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如何查看CSS集群的分片数以及副本数？ 登录云搜索控制台。 在集群管理页面，选择需要查看的集群操作列的Kibana。 登录Kibana界面，选择Dev Tools。 在Dev Tools的Console界面中执行GET _cat/indices?v命令，查询集群分片数和副本数。如图，pri列
CSS服务中如何配置Elasticsearch索引副本数量？ Elasticsearch集群在创建索引时可以指定分片数量，即主分片数量。索引创建成功后，主分片数量不可修改，副本数量可以修改，“副分片数量 = 主分片数量 x 副本数量”。 在Kibana中可以修改Elasticsearch集群的副本数量。 登录云搜索服务管理控制台。
单节点集群打开Cerebro界面显示告警 原因分析 单节点集群索引默认有副本，但是副本无法下发请求，所以显示告警。 解决方案 在Kibana的“Dev Tools”页面，执行以下命令将索引副本数量修改为“0”。 PUT _all/_settings { "index" : {
存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 场景描述 存算分离是通过冻结索引将历史数据转储到OBS，以此降低数据的存储成本。 对于有海量数据写入和存储的场景，数据有明显的冷热区分，新写入的数据一般属于热数据，存储在SSD中方便
Logstash在将数据发送到Elasticsearch之前，对数据进行必要的处理，如解析结构化日志、过滤无用信息等。 数据存储 Elasticsearch作为核心存储组件，Elasticsearch索引和存储来自Logstash的数据，提供快速搜索和数据检索功能。 数据分析与可视化 使用Kibana对El
业务“0”中断：规格变更、配置更新采用滚动重启，双副本场景下业务0中断。 图3 数据库查询加速场景 向量检索 云搜索服务支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 高效可靠：华为云向量检索引擎，提供优秀的搜索性能以及分布式容灾能力。 索引丰富：支持多种索引算
引创建成功后无法修改。 Replica（副本） Shard下的实际存储索引的一个副本。可以理解为备份Shard。副本的存在可以预防单节点故障。使用过程中，您可以根据业务情况增加或减少Replica数量。 文档 Elasticsearch存储的实体，是可以被索引的基本单位，相当于关系型数据库中的行。
当前集群未设置副本数，后台拦截了更改规格的请求。需要设置好副本数，再进行更改规格操作，否则会有分片丢失的风险。 解决方案 设置副本参数： PUT /index/_settings { "number_of_replicas" : 1 //表示需要设置的副本数 } 父主题：
于开源引擎。能够满足高性能、高精度、低成本、多模态等多种应用场景及需求。 向量检索支持原生Elasticsearch的所有能力，包括分布式、多副本、错误恢复、快照、权限控制等；兼容所有原生Elasticsearch生态，包括集群监测工具Cerebro，可视化工具Kibana，实时
风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行
分片数建议设置为集群数据节点的倍数，且分片的大小控制在50GB以内。 关闭副本 数据写入与查询错峰执行，在数据写入时关闭数据副本，待数据写入完成后再开启副本。 Elasticsearch 7.x版本中关闭副本的命令如下： PUT {index}/_settings { "number_of_replicas":
检测集群节点数与AZ(可用区)数，判定Elasticsearch分布式集群的高可用性。 检测集群索引是否开启副本，未设置副本的索引在节点发生故障后可能导致索引不可用，本地盘集群未设置副本会有数据丢失的风险。 检测集群是否存在kibana索引冲突。 检测节点磁盘用量百分比，节点磁盘存储过大可能导致节点无法分配新索引分片并影响集群性能。
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
云搜索服务（Cloud Search Service，简称CSS）是一个基于Elasticsearch、OpenSearch且完全托管的在线分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。云搜索服务是华为云ELK生态的一系列软件集合，为您全方
“节点数量”选择“3”，“节点规格”选择“通用计算型”的“4vCPUs | 16GB”（由于测试的数据量不大，且为了和第三方的基线测试保持相同的CPU规格），“节点存储”选择“超高I/O”，不启用安全模式。 获取测试数据集。 sift-128-euclidean：维度128，base数据100万条，使用欧式距离度量。
检测集群节点数与AZ(可用区)数，判定Elasticsearch分布式集群的高可用性。 检测集群索引是否开启副本，未设置副本的索引在节点发生故障后可能导致索引不可用，本地盘集群未设置副本会有数据丢失的风险。 检测集群是否存在kibana索引冲突。 检测节点磁盘用量百分比，节点磁盘存储过大可能导致节点无法分配新索引分片并影响集群性能。
格。 规划存储容量 在规划CSS集群的存储容量时，应考虑数据量、副本因子、数据膨胀率和磁盘使用率等多个关键因素。以下是一个推荐的计算方法，用以确定所需的集群存储容量。 存储容量=源数据x（1+副本数量）x（1+数据膨胀率）x（1+预留空间比例） 源数据：首先确定预期存储的原始数据量。
如图1所示，以Elasticsearch集群为例，介绍客户端往Elasticsearch或OpenSearch集群发送查询请求的流程。图中的P表示主分片Primary，R表示副本分片Replica，主副分片在数据节点Node里是随机分配的，但是不能在同一个节点里。 客户端向Node1发送查询请求，此时Node1为协调节点。
格。 规划存储容量 在规划CSS集群的存储容量时，应考虑数据量、副本因子、数据膨胀率和磁盘使用率等多个关键因素。以下是一个推荐的计算方法，用以确定所需的集群存储容量。 存储容量=源数据x（1+副本数量）x（1+数据膨胀率）x（1+预留空间比例） 源数据：首先确定预期存储的原始数据量。
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