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当集群启用过快照功能，且OBS桶中创建的快照并未被删除，此时删除集群时，并不会释放这部分备份数据。如果有需要，可以通过OBS桶中存储的快照信息恢复数据，具体参见集群被删除后是否还能恢复？。
CSS服务中如何清理Elasticsearch索引数据？ 在清理索引数据前，请谨慎评估索引数据删除后对业务的影响。 自动化定期清理 可以写定时任务调用清理索引的请求，定期执行。
本案例通过给Elasticsearch 7.10.2版本的集群配置生命周期策略，实现索引在创建3天后，自动被冻结，数据转储到OBS中；当索引创建6天后，关闭索引；当索引创建7天后，对存储在OBS上的索引数据执行归档操作，进一步降低存储成本；当索引创建30天后，删除该索引。
图2 数据不兼容 根据问题根因，将数据中CSS集群不支持的数据类型删除或选择支持该数据类型的CSS集群版本，再进行备份恢复或数据迁移。 父主题： 集群不可用
数据量很大，如何进行快照备份？ 如果快照数据量极大，快照备份要超过一天时，可参考如下方法进行优化。 快照备份的时候指定索引，比如先分批，默认是*，将会备份所有的索引。 使用自定义快照仓库。 创建自定义仓库。
父主题： 备份与恢复Elasticsearch集群数据
ess-cold对应冷数据节点。 ess对应数据节点。 lgs对应Logstash节点。 instanceNum 是 Integer 实例个数。 ess节点，选择范围：1~32个节点数量。 若同时选择ess和ess-master时，可以选择1~200个节点数量。
排序键：数据按照排序键顺序存储。 聚簇键：是排序键的前缀子集，数据按照聚簇键聚簇在一起。 聚合增强常见的使用场景请参见表1。 表1 聚合增强的使用场景 场景 描述 相关文档 低基字段聚合 表示对具有较少不同值的列进行聚合，如对一个存储类别的列进行聚合。
当集群启用过快照功能，且OBS桶中创建的快照并未被删除，此时删除集群时，并不会释放这部分备份数据。如果有需要，可以通过OBS桶中存储的快照信息恢复数据，具体参见集群被删除后是否还能恢复？。
应用性能监控：将应用性能数据存储在MySQL中，通过Logstash同步到Elasticsearch，进行实时监控和性能分析。 数据备份与恢复：通过Logstash将MySQL数据备份到Elasticsearch，以便在数据丢失或损坏时快速恢复。
重新尝试推送数据到es。 父主题： 数据导入导出类
PUT /my_logs { "settings": { "refresh_interval": "30s" } } 父主题： 数据导入导出类
索引 用于存储Elasticsearch的数据，是一个或多个分片分组在一起的逻辑空间。 Shard 索引可以存储数据量超过1个节点硬件限制的数据。为满足这样的需求，Elasticsearch提供了一个能力，将一个索引拆分为多个，称为Shard。
启用冷数据节点 冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 启用冷数据节点后，在下方选择对应的“节点规格”、“节点数量”和“节点存储”。“节点数量”可设置为1~32任意数值。
“IAM委托” 选择IAM委托，指当前账号授权云搜索服务访问或维护存储在OBS中数据。 当首次配置委托时，可以单击“自动创建委托”新建委托“css-obs-agency”直接使用。
在嵌套字段中使用向量索引 使用嵌套字段可以实现在单条文档中存储多条向量数据，比如在RAG场景中，文档数据通常需要按段落或按长度进行切分，分别进行向量化得到多条语义向量，通过嵌套字段（Nested）可以将这些向量写入同一条ES的文档中。
启用冷数据节点 冷数据节点用于存储对查询时延要求不高，但数据量较大的历史数据，是管理大规模数据集和优化存储成本的有效方式。 启用冷数据节点后，在下方选择对应的“节点规格”、“节点数量”和“节点存储”。“节点数量”可设置为1~32任意数值。
通过索引生命周期管理实现OpenSearch集群存算分离 方案概述 CSS支持存算分离，即将索引冻结到OBS来降低冷数据的存储成本。本文介绍如何使用索引生命周期管理，在特定的时间自动冻结索引，实现存算分离。
通过MRS 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。
规划时，应考虑是否多可用区部署以提高集群的高可用性，合理配置集群的节点类型与节点存储规格，以及根据业务需求选择适当的集群版本和安全模式，同时注意索引分片的优化，以确保集群的稳定性和性能。
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