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群的异常状况。 功能说明 本节定义了云搜索服务上报云监控服务的监控指标的命名空间,监控指标列表和维度定义。用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索云搜索服务产生的监控指标和告警信息。 当Logstash集群的配置中心无管道列表的操作记录,则Logstash集群的监控记录将为空。
信息,以便及时处理集群的异常状况。本文定义了云搜索服务上报云监控服务的集群和节点监控指标的命名空间,监控指标列表和维度定义。用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索云搜索服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.ES 集群监控指标列表 监控的指标ID、指标名称、指标含义以及取值范围参见表1。
信息,以便及时处理集群的异常状况。本文定义了云搜索服务上报云监控服务的集群和节点监控指标的命名空间,监控指标列表和维度定义。用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索云搜索服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.ES 集群监控指标列表 监控的指标ID、指标名称、指标含义以及取值范围参见表1。
ECS无法连接到集群 遇到该问题,请按照如下操作步骤排查解决。 先确认ECS实例和集群是否在同一个VPC。 如果在,执行步骤2。 如果不在,需要重新创建ECS实例,使之和集群在同一个VPC下。 查看集群的安全组的出方向和入方向是否已允许9200端口(TCP协议),或者允许的端口范围已包含9200端口(TCP协议)。
基于同义词词库,根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。IK分词器配备主词词库和停词词库;同义词分词器配备同义词词库。其中,IK分词器包含ik_max_word和ik_smart分词策略。同义词分词器使用的是ik_synonym分词策略。 i
基于同义词词库,根据同义词搜索文本数据。 CSS服务使用的分词器包括IK分词器和同义词分词器。IK分词器配备主词词库和停词词库;同义词分词器配备同义词词库。其中,IK分词器包含ik_max_word和ik_smart分词策略。同义词分词器使用的是ik_synonym分词策略。 i
最新动态 本文介绍了云搜索服务CSS各特性版本的功能发布和对应的文档动态,新特性将在各个区域(Region)陆续发布,欢迎体验。 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Logstash类型集群 云搜索服务支持创建Logstash类型集群。 商用 / 2021年1月
华为云:负责云服务自身的安全,提供安全的云。华为云的安全责任在于保障其所提供的IaaS、PaaS和SaaS类云服务自身的安全,涵盖华为云数据中心的物理环境设施和运行其上的基础服务、平台服务、应用服务等。这不仅包括华为云基础设施和各项云服务技术的安全功能和性能本身,也包括运维运营安全,以及更广义的安全合规遵从。 租户
Dashboards,无需安装部署,即可一键访问,同时CSS服务的OpenSearch集群也兼容了开源OpenSearch Dashboards的可视化展现和统计分析能力。 OpenSearch Dashboards支持多种访问方式,不同访问方式登录OpenSearch集群的操作有差异,具体请参见表1。
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,查询fielddata缓存情况。 GET /_cat/nodes?v&h=name,fielddataMemory
Topic,注意和SMN服务中的主题名称保持一致。 图1 Add destination 单击“Create”返回Destinations列表,在列表可见新建的SMN目的端,表示创建完成。 图2 Destinations列表 新建一个监控,并配置告警的触发条件和监控频率。 在“A
CSS服务中Kibana是否支持导出数据功能? Elasticsearch 7.6.2、7.9.3和7.10.2版本(镜像版本号小于24.3.0)的Kibana导出数据需要依赖SQL Workbench插件。 在Kibana的“SQL Workbench”里,输入Elasticsearch
向量检索的客户端代码示例(Python) OpenSearch提供了标准的REST接口,以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例,介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装:
Elasticsearch提供了标准的REST接口,以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例,介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖,此处以7.10.2举例。
向量检索的客户端代码示例(Java) OpenSearch提供了标准的REST接口,以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例,介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖,此处以OpenSearch
通过Rest High Level Client接入Elasticsearch集群。 注意事项 建议Transport Client的版本和Elasticsearch的版本保持一致,例如需要访问的Elasticsearch集群版本是7.6.2,则使用的Transport Client客户端版本建议也是7
Elasticsearch提供了标准的REST接口,以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例,介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装python依赖包。如果未安装可以执行如下命令安装:
max_buckets”的值来允许更多的bucket返回。但是需要注意,增加“search.max_buckets”的值也会增加集群的负载和内存使用,因此需要谨慎使用。 解决方案 在Kibana的“Dev Tools”页面执行如下命令: PUT _cluster/settings
_shards”不为0。或者在“Cerebro”可视化页面,单击“overview”查看索引分片在各数据节点的分配情况,可见集群状态为红色和“unassigned shards”不为0,表示集群存在无法分配的索引分片。 图1 集群健康状态 图2 cerebro可视化界面 原因分析
供Kibana,无需安装部署,即可一键访问Kibana,同时CSS服务的Elasticsearch集群也兼容了开源Kibana的可视化展现和Elasticsearch统计分析能力。 Kibana支持多种访问方式,不同访问方式登录Elasticsearch集群的操作有差异,具体请参见表1。