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导入数据至Elasticsearch集群 Elasticsearch集群导入数据方式 使用自建Logstash导入数据到Elasticsearch 使用开源Elasticsearch API导入数据到Elasticsearch 使用CDM导入数据到Elasticsearch 增强
使用Elasticsearch集群搜索数据 使用DSL语言在Elasticsearch中搜索数据 使用SQL语言在Elasticsearch中搜索数据 父主题: 使用Elasticsearch搜索数据
增强Elasticsearch集群搜索能力 Elasticsearch集群搜索增强特性介绍 配置Elasticsearch集群向量检索 配置Elasticsearch集群存算分离 配置Elasticsearch集群读写流量控制策略2.0 配置Elasticsearch集群读写流量控制策略1
如果集群跨地域或跨账号,请参考配置跨区域复制将源集群存储快照的OBS桶复制到目标集群存储快照的OBS桶中,迁移时在目标集群执行恢复操作。 操作步骤 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理 > Elasticsearch”页面,单击源端集群名称“Es-1”进入集群基本信息页面。 在左侧导航
通过Kibana的图表导出功能,在源Elasticsearch集群的Kibana实例中导出所需的可视化对象。 通过Kibana的图表导入功能,在目标Elasticsearch集群的Kibana实例中导入这些对象。 方案优势 业务连续性:通过迁移Kibana可视化图表,可以确保在
配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在OpenSearch集群创建向量索引 在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例(Python) 向量检索的客户端代码示例(Java) 父主题: 增强OpenSearch集群搜索能力
Logstash集群监控与日志管理 CES中Logstash集群支持的监控指标 使用CES监控Logstash集群 查询和管理Logstash集群日志 父主题: 使用Logstash迁移数据
OpenSearch集群搜索增强特性介绍 云搜索服务的OpenSearch集群在开源OpenSearch基础上增加了许多增强特性,增强特性的功能和支持的集群版本请参见表1。 表1 OpenSearch集群搜索增强特性列表 增强特性 特性描述 支持的集群版本 相关文档 向量检索 向
配置OpenSearch集群自定义词库 OpenSearch集群词库介绍 配置和使用OpenSearch集群的自定义词库 父主题: 管理OpenSearch集群
备份与恢复Elasticsearch集群数据 创建快照备份Elasticsearch集群数据 恢复Elasticsearch集群数据 删除Elasticsearch集群快照 父主题: 使用Elasticsearch搜索数据
停止Logstash迁移任务 场景描述 在Logstash集群停止Logstash迁移任务有两种方式。 全部停止:在管道列表中,同时停止所有任务。停止成功后,管道“运行状态”变成“已停止”。 热停止:在管道列表中,一次只能停止一个管道任务。停止成功后,该管道任务会直接从管道列表中移除。
Elasticsearch集群监控与日志管理 Elasticsearch集群支持的监控指标 配置Elasticsearch集群监控 设置Elasticsearch集群SMN告警通知 设置Elasticsearch告警同步到Prometheus 智能检测Elasticsearch集群风险
使用DSL语言在OpenSearch中搜索数据 DSL语言是Elasticsearch和OpenSearch查询域的特定语言,是客户端与Elasticsearch和OpenSearch集群交互的最佳语言。Elasticsearch DSL是基于JSON格式的语言,其他语言如SQL
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现,使用的是堆外内存,该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中,向量索引与Lucene其他类型索引一样,每一个segment构造并存储一份索引文件,在查询
主词词库 主词为用户希望进行分词的特殊词语,例如“智能手机”和“喜大普奔”。主词词库则是用户自定义的特殊词语的集合。 词库文件必须是UTF-8无BOM格式编码的文本文件,一行一个分词,主词文件最大支持100M。如果涉及单词,必须改成小写字母。 停词词库 停词为用户不希望进行分词或
配置Elasticsearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在Elasticsearch集群创建向量索引 在Elasticsearch集群使用向量索引搜索数据 在嵌套字段中使用向量索引 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例(Python) 向量检索的客户端代码示例(Java)
配置Elasticsearch集群自定义词库 Elasticsearch集群词库介绍 配置和使用Elasticsearch集群的自定义词库 父主题: 管理Elasticsearch集群
配置Elasticsearch集群聚合增强 场景描述 聚合增强在数据聚簇的情况下,利用向量化技术,批量处理数据,从而提升聚合性能,优化可观测性业务的聚合分析能力。 在大规模数据的集聚合分析场景下,耗时主要集中在对数据的分组聚合。 提升分组聚合能力依赖排序键和聚簇键。 排序键:数据按照排序键顺序存储。
atus的状态切换,如下图所示: 当请求失败,status会切换为STOPPED且I/O Reactor将关闭,并使HLRC实例卡住。后续使用该HLRC实例调用任何请求都会失败。此处手动抛出异常是为了复现问题,生产环境中很难分辨是什么原因导致I/O Reactor关闭。 原因分析
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