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Hive客户端接入Elasticsearch集群 Elasticsearch-Hadoop (ES-Hadoop) 连接器将Hadoop海量的数据存储和深度加工能力与Elasticsearch实时搜索和分析功能结合在一起。它能够让您快速深入了解大数据，并让您在Hadoop生态系统中更好地开展工作。
dotProduct无法执行。 推荐采用云搜索服务的向量检索功能。该功能依托于CSS自主研发的向量搜索引擎，并利用Elasticsearch的插件架构进行了深度集成，为用户提供了一种高效、低成本的解决方案，旨在满足包括但不限于高性能、高精度和多模态在内的多样化高维向量检索需求。更多信息请参见向量检索。
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：支持多种索引算法及相似度度量方式，满足各类应用场景及需求。 “0”学习成本：完全兼容开源ES语法与生态。 图4 向量检索场景
全托管服务，开箱即用，主要操作一键可达，专业团队贴身看护。 内核增强 向量检索 云搜索服务的向量检索引擎支持对图像、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。详情请参见向量检索。 存算分离 云搜索服务提供冻结索引API，支持将存储在SSD的热数据转储到OB
向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、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。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某
向量检索特性介绍 向量检索支持对图像、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。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某
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 向量检索支持对图像、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。 OpenSearch 1.3.6 向量检索特性介绍 存算分离 存算分离支持将集群新写入的数据存储
Elasticsearch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 向量检索支持对图像、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。 Elasticsearch 7.6.2、Elasticsearch 7.10.2 配置Elasticsearch集群向量检索
co/guide/en/logstash/current/input-plugins.html。 filter：指定对数据进行处理的方式。例如，对日志进行了提取和处理，将非结构化信息转换为结构化信息。filter参数的详细解释和使用介绍请参见https://www.elastic.co/guide
Query Metrics 当“Monitor defining method”选择“Visual editor”方式定义监控时，需要设置提取统计数据的指标范围。 Time range for the last 当“Monitor defining method”选择“Visual
co/guide/en/logstash/current/input-plugins.html。 filter：指定对数据进行处理的方式。例如，对日志进行了提取和处理，将非结构化信息转换为结构化信息。filter参数的详细解释和使用介绍请参见https://www.elastic.co/guide
FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。 GRAPH_PQ：将HNSW算法与PQ
FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。 GRAPH_PQ：将HNSW算法与PQ
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