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好评率：从匹配项的数据内容中获取好评率的值，一般指单条数据的评分。 相对分数：自定义一个好评率阈值，当好评率大于阈值时，返回一个自定义的相对分数；当好评率小于等于阈值时，返回另一个自定义的相对分数。通过这种方式可以避免异常好评率对查询结果的影响。 方案优势 灵活性：自定义排序规则可以满足各种复杂的业务需求。
2 … … … … 规划节点存储 规划节点机型 由于Logstash集群不涉及存储大规格数据，推荐选用计算密集型机型。 规划节点规格 在规划节点规格时，推荐优先考虑高配置但节点数量较少的方案。例如，一个由3个节点组成的集群，每个节点配置为32核CPU和64GB内存，通常比一个由1
通过索引生命周期管理实现OpenSearch集群自动滚动索引 方案概述 对于时间序列数据，随着时间推移数据持续写入，索引会越来越大，通过生命周期管理来定期将数据滚动到新索引，并将历史老索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置生命周期策略，当索引的大小达到1TB或索引创建超过1
ticsearch默认每个节点的shard数量是1000，如果shard数量超过这个值创建索引会报错。 解决方案 方案一：关闭或者删除不用的索引，减少shard数量。 方案二：修改节点的shard数量的限制，参数配置请参考max_shards_per_node。 PUT _cluster/settings
t节点时，数据节点将用于存储数据并提供接入集群和分析数据的功能。 当集群未启用Master节点但启用了Client节点时，数据节点将用于存储数据并提供集群管理功能。 当集群同时启用了Master节点和Client节点时，数据节点将仅用于存储数据。 说明： 当集群中数据节点的数量和
通过索引生命周期管理实现Elasticsearch集群自动滚动索引 方案概述 对于时间序列数据，随着时间推移数据持续写入，索引会越来越大，通过生命周期管理来定期将数据滚动到新索引，并将历史老索引删除，实现自动滚动索引。 本案例通过配置生命周期策略，当索引的大小达到1TB或索引创建
求。 冷数据节点（ess-cold） 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。 需要存储大量历史数据：当需要存储大量不常访问但对分析有用的历史数据时，使用冷数据节点可以提供成本效益较高的存储解决方案。 需要优化热数
存算分离支持将集群新写入的数据存储在SSD来达到最佳的查询检索性能，将历史数据存储到OBS中降低数据的存储成本。 场景描述 存算分离是通过冻结索引将历史数据转储到OBS，以此降低数据的存储成本。 对于有海量数据写入和存储的场景，数据有明显的冷热区分，新写入的数据一般属于热数据，存储在SSD中
下线单节点后，剩余节点能够包含集群的所有数据。 数据副本 系统检查 检测集群中索引的最大主备分片数是否能够分配到剩余数据节点和冷数据节点中，防止升级过程中出现节点下线后副本无法分配的情况。 索引的主备分片数的最大值+1 ≤ 升级前的数据节点数和冷数据节点之和 数据备份 系统检查 升级前要做好数据备份，防止升
所有“快照类型”为自动创建的快照（包含开启自动创建快照功能前已存在的自动创建的快照）都无法手动删除，只会被系统自动删除。 快照信息删除后，数据将无法恢复，请谨慎操作。 手动删除快照 登录云搜索服务管理控制台。 在“集群管理”页面，单击需要进行备份的集群名称，进入集群基本信息页面。
选择“资源实例”页签，查看集群的监控指标。 资源实例：选择要查看监控信息的集群，默认选择当前集群。支持多选，进行数据对比。 支持设置监控时间，以及查看同一集群的同比/环比数据。 添加视图分组：支持在默认分组的基础上新增自定义的分组。当鼠标悬停在左侧分组名称上，右侧会显示修改名称和删除分组的图标，可以修改分组。
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
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。 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
开发和测试效率。 在业务发生故障或数据丢失的情况下，通过迁移Kibana图表到备份集群，可以快速恢复数据监控和分析能力。 在多集群环境中，可能需要将不同Elasticsearch集群的数据和可视化图表整合到一个统一的集群，以便于实现跨集群的数据分析和管理。 这些场景展示了Kiba
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
t节点时，数据节点将用于存储数据并提供接入集群和分析数据的功能。 当集群未启用Master节点但启用了Client节点时，数据节点将用于存储数据并提供集群管理功能。 当集群同时启用了Master节点和Client节点时，数据节点将仅用于存储数据。 说明： 当集群中数据节点的数量和
求。 冷数据节点（ess-cold） 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。 需要存储大量历史数据：当需要存储大量不常访问但对分析有用的历史数据时，使用冷数据节点可以提供成本效益较高的存储解决方案。 需要优化热数
单击创建pattern无反应，无法创建pattern。 问题原因 检查磁盘是否太满，导致Kibana索引为只读状态。 检查是否有多个Kibana索引。 解决方案 执行以下命令删除不必要的索引数据，释放磁盘空间。 PUT .kibana/_settings { "index": { "blocks": { "read
8，分布极不均匀。 解决方案 如果问题是由分片数据量过大导致。 分片大小可以通过index模板下的“number_of_shards”参数进行配置。 模板创建完成后，再次新创建索引时生效，旧的索引不能调整。 如果问题是由分片数分布不均匀导致。 临时解决方案： 可以通过如下命令设置“routing
创建集群 创建Elasticsearch类型集群 导入数据到Elasticsearch 使用CDM从OBS导入数据到Elasticsearch 使用Logstash导入数据到Elasticsearch 使用Kibana或API导入数据到Elasticsearch 访问集群 访问Elasticsearch集群
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