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CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办？ 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%
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
匹配得分：根据查询结果计分，内容匹配记1分，否则记0分，得分之和即为匹配得分。 好评率：从匹配项的数据内容中获取好评率的值，一般指单条数据的评分。 绝对因子：自定义的好评比例。 用相对好评率计算总分，按照总分由高到低的顺序排列查询结果。 总分 = 匹配得分 * （好评率 * 相对分数） 匹配得分：根据查询结果计
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
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。
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
CSS集群中各节点未使用的内存容量的平均值。 单位：byte ≥ 0 bytes avg_mem_free_percent 平均可用内存比例 CSS集群中各节点未使用的内存比例的平均值。 单位：百分比 0-100% avg_mem_used_in_bytes 平均已用内存空间 CSS集群中各节点已使用的内存容量的平均值。
CSS集群监控与运维 CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办？ CSS服务中如何查看集群总磁盘使用率？ CSS服务中单节点的使用率过高是否会影响集群的业务？
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。 副本数量：设置副本因子，默认建议值为1，以保证数据的高可用性。 数据膨胀率：集群在索引过程中可
CSS集群中各节点未使用的内存容量的平均值。 单位：byte ≥ 0 bytes avg_mem_free_percent 平均可用内存比例 CSS集群中各节点未使用的内存比例的平均值。 单位：百分比 0-100% avg_mem_used_in_bytes 平均已用内存空间 CSS集群中各节点已使用的内存容量的平均值。
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。 副本数量：设置副本因子，默认建议值为1，以保证数据的高可用性。 数据膨胀率：集群在索引过程中可
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。
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