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据迁移”避免数据丢失），单击“确认”提交申请。 数据迁移过程中，系统会把待替换节点中的所有数据分片移动到剩余节点，待数据迁移完成后再进行节点替换操作。当待替换节点上的数据在剩余节点存在副本时，可跳过数据迁移，缩短集群变更时间，减少数据迁移带来的负载压力。 单击“返回集群列表”跳转
据迁移”避免数据丢失），单击“确认”提交申请。 数据迁移过程中，系统会把待替换节点中的所有数据分片移动到剩余节点，待数据迁移完成后再进行节点替换操作。当待替换节点上的数据在剩余节点存在副本时，可跳过数据迁移，缩短集群变更时间，减少数据迁移带来的负载压力。 单击“返回集群列表”跳转
功能介绍 重启过程中集群不可用，请谨慎操作。 工作中状态的集群，重启过程会主动停止logstash进程，管道列表“是否保持常驻”值为否，会将所有运行中管道状态置为已停止。“是否保持常驻”值为是，会触发logstash进程恢复机制，将工作中的管道状态置为恢复中，若十分钟内重新拉起lo
动释放，数据丢失且不可恢复。 续费操作仅适用于包年/包月集群，按需计费集群不需要续费，只需要保证账户余额充足即可。 集群在到期前续费成功，所有资源得以保留，且集群的使用不受影响。集群到期后的状态说明，请参见到期后影响。 续费相关的功能 包年/包月集群续费相关的功能如表1所示。 表1
在创建向量索引前，请根据业务场景，完成集群高级配置。 在离线导入数据场景下，为了提高批量写入性能，建议将索引的“refresh_interval”参数设置为“-1”，即关闭自动刷新索引。 建议将备份数“number_of_replicas”设置为“0”，当离线数据导入完成后，再设置为需要的值。 其他高级功能的参数配置说明请参见表1。
时，不足一小时按一小时计费。 按需计费 当前区域 选择集群的所在区域。 不同区域的云服务产品之间内网互不相通。请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。 华北-北京四 可用区 选择集群工作区域下关联的可用区。最多支持配置3个“可用区”。 可用区1 配置集群基本信息。
时，不足一小时按一小时计费。 按需计费 当前区域 选择集群的所在区域。 不同区域的云服务产品之间内网互不相通。请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。 华北-北京四 可用区 选择集群工作区域下关联的可用区。最多支持配置3个“可用区”。 可用区1 配置集群基本信息。
日志。 单击“日志保存集群”处的集群名称，可以跳转到集群详情页面。 图3 日志采集 当需要关闭日志采集时，单击“日志采集开关”右侧的开关，在弹窗中单击“确定”，关闭日志采集。 日志采集关闭后，集群中已采集的日志不会被清空，仅当超过采集日志时设置的“保存周期”时才会被删除。 日志文件介绍
constructHttpHosts(List<String> host, int port, String protocol) { return host.stream().map(p -> new HttpHost(p, port, protocol)).toArray(HttpHost[]::new);
删除检测任务：当不需要历史所创建的检测任务时，可删除检测任务。删除检测任务后，系统将删除检测任务所对应的所有诊断信息。 智能运维的检查项包含如下项目。 检查当前时刻集群的健康状态，其中red表示有主分片未分配，yellow表示有副分片未分配，green表示所有分片均已分配。 检测集群节点数与A
”和“date_histogram_agg”两个任务的结果，以下为该任务的测试结果对比。 Metric Task Unit 关闭聚合增强 开启聚合增强 关闭聚合增强 开启聚合增强 open/close 结论 测试轮次1 测试轮次2 测试轮次3 测试轮次1 测试轮次2 测试轮次3 均值
} } } 其中，表表1中的参数需要基于实际环境修改。 表1 配置项说明 配置项 说明 hosts LDAP服务的地址，端口号为389。如果使用的是ECS上的LDAP服务，则此处直接填写ECS的IP地址。 bind_dn 类似于LDAP的用户名（CN - OU -
删除检测任务：当不需要历史所创建的检测任务时，可删除检测任务。删除检测任务后，系统将删除检测任务所对应的所有诊断信息。 智能运维的检查项包含如下项目。 检查当前时刻集群的健康状态，其中red表示有主分片未分配，yellow表示有副分片未分配，green表示所有分片均已分配。 检测集群节点数与A
CSS服务中如何更新Elasticsearch生命周期策略？ Elasticsearch生命周期实现使用的是Open Distro的ISM。此处简单介绍不涉及ISM template的策略更新步骤，如果要配置有关ISM template的策略可以参考Open Distro文档。 当创建一个policy时，系统会往“
} } } 其中，表表1中的参数需要基于实际环境修改。 表1 配置项说明 配置项 说明 hosts LDAP服务的地址，端口号为389。如果使用的是ECS上的LDAP服务，则此处直接填写ECS的IP地址。 bind_dn 类似于LDAP的用户名（CN - OU -
由于节点shard数量超过最大值限制，Elasticsearch默认每个节点的shard数量是1000，如果shard数量超过这个值创建索引会报错。 解决方案 方案一：关闭或者删除不用的索引，减少shard数量。 方案二：修改节点的shard数量的限制，参数配置请参考max_shards_per_node。 PUT
constructHttpHosts(List<String> host, int port, String protocol) { return host.stream().map(p -> new HttpHost(p, port, protocol)).toArray(HttpHost[]::new);
在创建向量索引前，请根据业务场景，完成集群高级配置。 在离线导入数据场景下，为了提高批量写入性能，建议将索引的“refresh_interval”参数设置为“-1”，即关闭自动刷新索引。 建议将备份数“number_of_replicas”设置为“0”，当离线数据导入完成后，再设置为需要的值。 其他高级功能的参数配置说明请参见表1。
getClient(List<String> hosts, int port, String scheme) { HttpHost[] httpHosts = hosts.stream().map(p -> new HttpHost(p, port, scheme)).toArray(HttpHost[]::new);
量，减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型，先对所有向量进行量化和近似计算，筛选出一定量接近检索目标的数据集，然后基于筛选的数据集进行精细的计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中
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