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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
d中，如果该节点不包含对应index的shard，则会进行随机路由到其他包含该索引shard节点上。该方案依赖客户端Bulk请求的随机打散和主shard的均衡分布。 Bulk聚合优化 通过指定配置项“index.aggr_perf_batch_size”可以开启集群的Bulk聚合
数据保护技术 云搜索服务主要从以下几个方面保障数据和业务运行安全： 网络隔离 整个网络划分为2个平面，即业务平面和管理平面。两个平面采用物理隔离的方式进行部署，保证业务、管理各自网络的安全性。 业务平面：主要是集群的网络平面，支持为用户提供业务通道，对外提供数据定义、索引、搜索能力。
d中，如果该节点不包含对应index的shard，则会进行随机路由到其他包含该索引shard节点上。该方案依赖客户端Bulk请求的随机打散和主shard的均衡分布。 Bulk聚合优化 通过指定配置项“index.aggr_perf_batch_size”可以开启集群的Bulk聚合
功能，将备份的索引数据恢复到指定的集群中，可以快速获得数据。 高安全性 云搜索服务主要从以下几个方面保障数据和业务运行安全： 网络隔离 整个网络划分为2个平面，即业务平面和管理平面。两个平面采用物理隔离的方式进行部署，保证业务、管理各自网络的安全性。 业务平面：主要是集群的网络平
重启Elasticsearch集群 集群停止工作时，您可通过重启集群恢复运行。 场景描述 重启集群支持快速重启和滚动重启，两种方案的使用说明请参见表1。建议在业务空闲时执行重启操作。 表1 重启方案 方案 使用说明 相关文档 快速重启 所有集群都支持。 当选择“节点类型”快速重启时，所选类型的所有节点会一起重启。
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：
使用DSL语言在Elasticsearch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
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
华为云Elasticsearch集群 源集群的访问地址 访问源集群的用户名和密码（仅安全集群涉及） 获取集群名称和访问地址请参见3。 用户名和密码请联系服务管理员获取。 自建Elasticsearch集群 源集群的公网访问地址 访问源集群的用户名和密码（仅安全集群涉及） 联系服务管理员获取。 第三方Elasticsearch集群
pipeline.workers 并行执行管道的Filters和Outputs阶段的工作线程数。 取值范围：1~20 默认值：CPU核数 pipeline.batch.size 单个工作线程在尝试执行其Filters和Outputs之前将从inputs收集的最大事件数，该值较大通常更有效，但会增加内存开销。
配置OpenSearch集群简繁体转换搜索 本文介绍如何在Elasticsearch集群实现搜索数据的简繁体转换。 场景介绍 简繁体转换插件是一款可以使中文简体和中文繁体相互转换的插件。通过该插件的转换，用户可以使用中文繁体关键字搜索出包含对应中文简体的索引数据，也可以使用中文简体关键字搜索出包含对应中文繁体的索引数据。
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
配置Elasticsearch集群简繁体转换搜索 本文介绍如何在Elasticsearch集群实现搜索数据的简繁体转换。 场景介绍 简繁体转换插件是一款可以使中文简体和中文繁体相互转换的插件。通过该插件的转换，用户可以使用中文繁体关键字搜索出包含对应中文简体的索引数据，也可以使用中文简体关键字搜索出包含对应中文繁体的索引数据。
CSS服务中如何配置Elasticsearch索引副本数量？ Elasticsearch集群在创建索引时可以指定分片数量，即主分片数量。索引创建成功后，主分片数量不可修改，副本数量可以修改，“副分片数量 = 主分片数量 x 副本数量”。 在Kibana中可以修改Elasticsearch集群的副本数量。 登录云搜索服务管理控制台。
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
化，需要动态调整集群节点的数量、容量、规格和类型时，可以参考本文扩容集群。 介绍视频 场景描述 CSS服务支持多种扩容场景，如表1所示。 表1 扩容场景 场景 描述 相关文档 增加节点数量和容量 只支持基于节点类型扩容集群的“节点数量”和“节点存储容量”。适用于如下场景： 当集群
化，需要动态调整集群节点的数量、容量、规格和类型时，可以参考本文扩容集群。 介绍视频 场景描述 CSS服务支持多种扩容场景，如表1所示。 表1 扩容场景 场景 描述 相关文档 增加节点数量和容量 只支持基于节点类型扩容集群的“节点数量”和“节点存储容量”。适用于如下场景： 当集群
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