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务的OpenSearch集群。 操作步骤 创建一个弹性云服务器ECS。 ECS需要和CSS服务的集群在同一个虚拟私有云中。 ECS选择的安全组需要开放5601端口。 ECS需要绑定弹性公网IP。 操作指导请参见弹性云服务器ECS使用指南。 获取CSS服务的OpenSearch集群的访问地址。
lasticsearch集群。 操作步骤 创建一个弹性云服务器ECS。 ECS需要和CSS服务的集群在同一个虚拟私有云中。 ECS选择的安全组需要开放5601端口。 ECS需要绑定弹性公网IP。 操作指导请参见弹性云服务器ECS使用指南。 获取CSS服务的Elasticsearch集群的访问地址。
通过Python客户端接入Elasticsearch集群 本文介绍通过Python语言访问CSS集群的配置说明。 准备工作 CSS集群处于可用状态。 确保运行Python代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 接入集群 安装Elasticsearch Python客户端，建议和Elasticsearch的版本保持一致，例如需要访问的集群版本是7
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
lasticsearch集群，通过Elasticsearch实现数据库的全文检索、Ad Hoc查询和统计分析能力。 应用场景 使用Elasticsearch加速关系型数据库，可以解决关系型数据库在某些方面的局限性，实现更加高效和智能的数据处理和分析。常用于以下应用场景： 电子商务
通过S3插件备份与恢复迁移自建Elasticsearch集群至华为云 自建Elasticsearch集群数据迁移到华为云Elasticsearch集群可以使用S3快照备份恢复方式。 应用场景 S3插件（repository-s3）是一个专为Elasticsearch设计的插件，该插件
CSS集群访问 CSS服务中如何重置安全集群的管理员密码？ 访问Elasticsearch集群时9200和9300端口是否都开放？ 如何使用NAT网关实现CSS服务公网访问？ 自建Kibana如何对接CSS服务的Elasticsearch集群？ 自建OpenSearch Dashboard
CSS集群备份与恢复 CSS服务中如何查询集群的快照信息？ CSS服务中集群被删除后是否还能恢复？
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？
备份与恢复OpenSearch集群数据 创建快照备份OpenSearch集群数据 恢复OpenSearch集群数据 删除OpenSearch集群快照 父主题： 使用OpenSearch搜索数据
器）功能。 TCP保活机制 保活机制是由一个保活计时器实现的。当计时器被激发，连接一端将发送一个保活探测报文， 另一端接收报文的同时会发送一个ACK作为响应。 如果客户端无响应，服务器将中断连接，否则会重置保活计时器。 服务器端Keepalive设置时间30m，Linux有三个参数可以控制保活时间：
CSS服务中Filebeat版本与集群版本的关系是什么？ 非安全模式集群：不限制。 安全模式集群：需使用跟集群版本配套的filebeat oss版本，请参考https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#filebeat-oss进行下载。
62.179.33:9200”。 登录即将接入集群的弹性云服务器ECS。 弹性云服务器的使用指导请参见快速购买和使用Linux ECS。 将JSON数据文件上传至ECS。 例如，将如下数据保存为json格式的文件，上传到ECS。 {"index": {"_index":"my_store"}}
通过备份与恢复迁移第三方Elasticsearch集群至华为云 通过备份与恢复可以将第三方Elasticsearch集群数据迁移至华为云Elasticsearch集群。 应用场景 通过备份与恢复实现第三方Elasticsearch集群和华为云Elasticsearch集群之间的数据迁移，依赖存储仓库。常用于以下场景：
preserve_existing=true { "index.max_result_window" : "10000000" } 方法2： 在服务器执行如下命令进行设置（以非安全集群为例）： curl -k –XPUT ‘http://localhost:9200/_all/_setting
CSS服务支持Kibana和Cerebro组件。 Kibana Kibana是一个开源的数据分析与可视化平台，与Elasticsearch搜索引擎一起使用。通过Kibana可以搜索、查看存放在Elasticsearch索引中的数据，也可以实现以图表、地图等方式展示数据。Kibana的官方文档请参见：https://www
务场景，存在数据量大、查询并发高、吞吐大、查询延迟低的要求，关系型数据库具备较好的事务性与原子性，但其TP与AP处理能力较弱，通过将CSS作为备数据库，可提升整个系统的TP与AP处理能力。 高性能：支持文本、时间、数字、空间等数据类型；亿级数据查询毫秒级响应。 高可扩展性：支持2
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
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
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
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