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本文主要介绍CSS集群的节点数量和配额限制，在使用云搜索服务的过程中，不同功能的限制请参见用户指南的相关章节。 集群的节点数量限制 下表显示了云搜索服务的集群节点数量的限制。 表1 Elasticsearch和OpenSearch集群的节点限制 集群的节点数量 限制 每个集群的最大节点数量 默认
"tip"] 查询存储在OBS中冷数据的缓存状态 冻结索引之后，当冷数据第一次被查询时，系统会自动进行数据缓存，集群支持查询存储在OBS中冷数据的缓存状态。当需要调试集群性能时，也可以重置缓存状态。 查询节点中存储在OBS中冷数据的缓存状态。 执行如下命令，查询所有节点中冷数据的缓存信息。
"tip"] 查询存储在OBS中冷数据的缓存状态 冻结索引之后，当冷数据第一次被查询时，系统会自动进行数据缓存，集群支持查询存储在OBS中冷数据的缓存状态。当需要调试集群性能时，也可以重置缓存状态。 查询节点中存储在OBS中冷数据的缓存状态。 执行如下命令，查询所有节点中冷数据的缓存信息。
当选择IVF_GRAPH或者IVF_GRAPH_PQ索引时，需要额外进行预构建中心点索引以及注册等步骤，具体内容请参考（可选）预构建与注册中心点向量。 其他可选参数 当使用向量索引加速时（即“indexing”为“true”时），为了获得更高的查询性能以及查询精度，CSS提供了与向量索引相关的可选参数配置，参数说明请参见表4。
当选择IVF_GRAPH或者IVF_GRAPH_PQ索引时，需要额外进行预构建中心点索引以及注册等步骤，具体内容请参考（可选）预构建与注册中心点向量。 其他可选参数 当使用向量索引加速时（即“indexing”为“true”时），为了获得更高的查询性能以及查询精度，CSS提供了与向量索引相关的可选参数配置，参数说明请参见表4。
CSS服务中如何清理Elasticsearch缓存？ 清理fielddata 进行聚合和排序时，会使用fielddata数据结构，会占用较大内存。 在Kibana执行如下命令，查看scroll_id值。 GET my_index/_search/?scroll=1m 执行如下命令查看索引的fielddata占用情况。
u64g的节点，预计需要1000÷（16x3÷2÷0.1）x3=12个节点。 总节点数量 不涉及 总节点数量=写入节点数+查询节点数 总节点数=写入节点数+查询节点数=24个节点数。 说明： 这里计算的总节点数量表示数据节点和冷数据节点的数量之和。 当一个集群包含的节点类型不同时
在更改集群规格页面，设置变更规格的参数。 表3 变更节点规格 参数 说明 变更类型 选择“变更规格”。 变更的资源 显示本次变更规格的资源变化量。 变更的角色 先在“节点类型”列勾选“数据节点”，Logstash集群只有数据节点。再在“节点规格”列选择新规格。 图2 集群变更规格 单击“下一步”。
清除缓存 PUT /_vector/clear/cache PUT /_vector/clear/cache/index_name 在使用向量索引时，缓存机制会限制堆外内存使用量。当总索引大小超出缓存大小限制时，将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够
清除缓存 PUT /_vector/clear/cache PUT /_vector/clear/cache/index_name 在使用向量索引时，缓存机制会限制堆外内存使用量。当总索引大小超出缓存大小限制时，将会发生索引项的换进换出，此时将会影响查询的性能。通过清除缓存API能够
问题现象 查看集群监控发现，Elasticsearch集群“平均已用内存比例”一直处于98%，用户担心内存比例过高是否对集群有影响。 问题原因 在Elasticsearch集群中，Elasticsearch会占用50%内存，另外50%内存会被Lucene用于缓存文件，因此节点内存占用
开启终端节点服务 cluster startVpecp 关闭终端节点服务 cluster stopVpecp 获取终端节点连接 cluster showVpcepConnection 更新终端节点连接 cluster updateVpcepConnection 修改终端节点服务白名单
部署跨AZ集群时，节点会被均匀的分布在不同的AZ上。 表1 节点数量和AZ分布 集群节点个数 单AZ 两AZ AZ1 AZ1 AZ2 1个节点 1 不支持 2个节点 2 1 1 3个节点 3 2 1 4个节点 4 2 2 … … … … 规划节点存储 规划节点机型 由于Logstash集群不涉及存储大规格数据，推荐选用计算密集型机型。
u64g的节点，预计需要1000÷（16x3÷2÷0.1）x3=12个节点。 总节点数量 不涉及 总节点数量=写入节点数+查询节点数 总节点数=写入节点数+查询节点数=24个节点数。 说明： 这里计算的总节点数量表示数据节点和冷数据节点的数量之和。 当一个集群包含的节点类型不同时
ess-master对应Master节点。 ess-client对应Clinet节点。 ess-cold对应冷数据节点。 ess对应数据节点。 lgs对应Logstash节点。 instanceNum 是 Integer 实例个数。 ess节点，选择范围：1~32个节点数量。 若同时选择ess
开启终端节点服务 cluster startVpecp 关闭终端节点服务 cluster stopVpecp 获取终端节点连接 cluster showVpcepConnection 更新终端节点连接 cluster updateVpcepConnection 修改终端节点服务白名单
某用户于2023/03/18 15:30:00购买了一个Elasticsearch类型的按需计费集群，规格配置如下： 节点规格：ess.spec-4u8g 节点存储：普通I/O，40GB Kibana公网访问带宽：6Mbit/s 用了一段时间后，用户发现集群当前规格无法满足业务需要，于2023/03/20
集群只有一个节点，此处仅显示1个节点的IP地址和端口号，例如“10.62.179.32:9200”；如果集群有多个节点，此处显示所有节点的IP地址和端口号，例如“10.62.179.32:9200,10.62.179.33:9200”。 节点信息 节点规格 集群中节点的规格信息。
“10.62.179.32:9600,10.62.179.33:9600”。 节点信息 节点规格 集群中节点的规格信息。 节点存储 集群中节点的存储容量和存储类型。 节点数量 集群中节点的个数。 父主题： 管理Logstash集群
total_shards_per_node”的值 = index_name索引分片数 / (数据节点个数 - 1) 参数值应设置稍微大一些，假设集群有10个节点，其中5个数据节点，2个client节点，3个master节点，有个索引的分片数为30，如果将total_shards_per_node值设
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