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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
增强OpenSearch集群数据导入性能 特性介绍 数据导入性能增强为云搜索服务自主研发的特性，通过优化Bulk路由、文本索引加速、分词加速等方式，有效提升导入性能以及降低写入拒绝的情况。适用于索引分片较多、文本索引量大、导入吞吐量高的场景。 表1 数据导入性能优化方式 优化方式 功能描述
} 表4 Path全局免流控白名单的配置项说明 配置项 类型 说明 flowcontrol.path.white_list List<String> Path全局免流控白名单，配置的路径不参与内存、CPU流控和一键断流，IP流控除外。 支持最大配置10个Path，每个Path最大长度限制小于32。
配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 在OpenSearch集群创建向量索引 在OpenSearch集群使用向量索引搜索数据 优化向量检索写入与查询性能 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 父主题： 增强OpenSearch集群搜索能力
热启动pipeline迁移数据 功能介绍 该接口用于热启动pipeline迁移数据。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/lgsconf/hot-start 表1 路径参数 参数 是否必选
停止，且全部管道数据迁移中断。 热停止某个迁移任务 当需要停止管道列表中某一个配置文件的数据迁移任务时，勾选管道，单击管道列表上方的“热停止”。 根据对话框提示，单击“确定”，停止所选管道的数据迁移任务。 热停止成功则可以看到管道列表中目标配置已被移除且该管道数据迁移中断。 父主题：
在目标集群配置索引自动同步，实现源集群的数据自动同步到目标集群。同步周期默认是30秒，支持修改。 查询自动同步状态，确认集群数据是否迁移完成。 更多关于CSS服务的读写分离功能的介绍请参见配置Elasticsearch集群读写分离。 方案优势 数据一致性高：利用读写分离的主从复制机制，确保数据在不同分片之间的同步，提高数据的一致性
index.interval Time 索引监控采集数据的时间间隔。 最小值：1s 默认值：10s css.monitoring.index.indices String 索引监控的索引名称，默认监控所有索引，可以配置监控单个索引，也可以配置通配符监控某一类索引。 例如： “"css.monitoring
驻”以后，将会在每个节点上面配置一个守护进程，当logstash服务出现故障的时候，会主动拉起并修复。“保持常驻”不适用于短期运行的业务，因为多次主动拉起logstash服务会导致数据迁移重复。 names 是 Array of strings 配置文件名称。 响应参数 无 请求示例
延比50%的时延更准确。 当重启集群时，P99时延的数据将被清空，会从集群重启成功后重新计算。 监控集群P99时延的命令还可以设置其他配置项。 可以自定义监控的百分百数值。 例如执行如下命令，显示1%、50%和90%的时延数据。 GET /search/stats/percentile
页面。 单击右侧“配置中心”，进入Logstash配置中心界面。 选择状态为“可用”的配置文件，单击“启动”，启动配置任务。管道列表中“事件”列显示配置任务处理的任务数量。 图10 启动配置任务 数据迁移完毕，检查目标Elasticsearch集群和源集群数据的一致性。例如，分别在源集群和目标集群执行GET
切换Elasticsearch集群冷热数据 云搜索服务支持给Elasticsearch集群配置冷数据节点，支持对索引数据进行冷热切换。 场景描述 通过切换冷热数据，可以将部分现查要求秒级返回的数据放在高性能机器上面作为热数据，对于历史数据要求分钟级别返回的数据放在大容量低规格节点作为冷数据。冷热数据切换可以减低存储成本，提升搜索效率。
h集群数据导入性能。 表1 Elasticsearch集群导入数据的方式 导入数据方式 适用场景 支持数据格式 相关文档 数据处理管道Logstash Logstash开源服务器端实时数据处理管道，支持多个来源采取数据。适用场景多，比如日志数据、监控数据、metric数据等流数据。
配置OpenSearch集群自定义词库 OpenSearch集群词库介绍 配置和使用OpenSearch集群的自定义词库 父主题： 管理OpenSearch集群
thon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： pip install opensearch-py==1.1.0
向量检索支持对图像、视频、语料等非结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 原理说明 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文
快照在恢复过程中不可查询集群数据。 当两个集群的shard不一样时，则无法恢复集群数据。 用于恢复的目标集群版本不得低于源集群版本，一般保持版本一致即可。 前提条件 快照管理列表中有“快照状态”为“可用”的快照。快照存储在OBS桶中需要额外收费，具体收费请参见OBS计费说明。 恢复数据 登录云搜索服务管理控制台。
创建的OBS桶和IAM委托将直接展示在界面中。 当需要修改OBS桶和IAM委托时，可以单击“基础配置”右侧的修改。修改后，集群将会从新的OBS桶中获取快照数据。 表1 集群快照基础配置 参数 说明 OBS桶 在下拉框中选择存储快照的OBS桶。也可以单击右侧的“创建桶”新建OBS。详细操作步骤请参见创建桶。
"size": "L"} 获取源数据信息。 当源数据是Oracle数据库时，需要获取Oracle数据库的IP、数据库名、用户名和密码。 当源数据是OBS桶中的JSON数据时，需要获取OBS的访问域名、端口，以及AK、SK。 当源数据是Oracle数据库时，需要确保Oracle可通过
导入数据至OpenSearch集群 OpenSearch集群导入数据方式 使用自建Logstash导入数据到OpenSearch 使用开源OpenSearch API导入数据到OpenSearch 使用CDM导入数据到OpenSearch 增强OpenSearch集群数据导入性能
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