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创建Elasticsearch集群用户并授权使用 CSS服务会对开启安全模式的集群进行访问控制，只有通过身份认证的用户才能访问安全集群。在创建安全集群时，必须配置一个管理员账号。该管理员能够使用Kibana为集群添加新用户，并授予相应的安全集群使用权限。本文将以7.6.2版本的K
07 实践 此模块为您提供多种使用场景的操作指导。 迁移Elasticsearch集群 Elasticsearch集群迁移 优化集群性能 写入性能优化 查询性能优化 实践案例 使用CSS加速数据库的查询分析 使用CSS搭建统一日志管理平台 使用Elasticsearch集群自定义评分查询
随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用云搜索服务时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用云搜索服务时，成本主要包含各类
大条数？ 解决方案 方法1： 打开Kibana，在DevTools界面执行如下命令： PUT _all/_settings?preserve_existing=true { "index.max_result_window" : "10000000" } 方法2： 在服务器执行如下命令进行设置（以非安全集群为例）：
该接口用于查询并显示集群列表以及集群的状态。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.0/{project_id}/clusters 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数
调用说明 云搜索服务提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 父主题： 使用前必读
"es_rejected_execution_exception" } 问题分析 引起bulk reject的大多原因是shard容量过大或shard分配不均，具体可通过以下方法进行定位分析。 检查分片（shard）数据量是否过大。 单个分片数据量过大，可能引起Bulk Reject，建议单个分片大小控制在20GB
包括Kibana、Cerebro、Curl命令。 优化集群性能 优化Elasticsearch和OpenSearch集群写入性能 集群在使用前，建议参考本实践进行集群的写入性能优化，便于提高集群的写入性能，提升使用效率。 优化Elasticsearch和OpenSearch集群查询性能
h集群 High Level Client是在Low Level Client基础上进行封装的，如果High Level Client中的方法调用（例如“.search”，“.bulk”）不能满足使用需求，或存在兼容性问题，可以选择使用Low Level Client方式，甚至可以使用“HighLevelClient
Write队列中总排队任务数示例 如果集群存在大量的任务堆积，则参考如下步骤优化集群。 在集群的“日志管理”页面查看节点日志，查看节点在OOM前是否存在大量慢查询日志记录，分析查询是否会对节点造成压力导致节点内存不足，如果存在则根据业务实际情况优化查询语句。 在集群的“日志管理”页面查看节点日志，查看节点日志是否有“Inflight
配置OpenSearch集群向量检索 向量检索特性介绍 创建向量索引 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
配置Elasticsearch集群向量检索 向量检索特性介绍 创建向量索引 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Elasticsearch集群搜索能力
首先根据调用栈可以定位到报错来自CloseableHttpAsyncClientBase中的90行，如下图所示： ensureRunning()方法是在每次请求执行开始的时候调用，用来确认client状态是否为ACTIVE，如果不是ACTIVE，则会报错。然后观察CloseableHt
10.2 配置Elasticsearch集群大查询隔离 聚合增强 聚合增强在数据聚簇的情况下，利用向量化技术，批量处理数据，从而提升聚合性能，优化可观测性业务的聚合分析能力。 Elasticsearch 7.10.2 配置Elasticsearch集群聚合增强 读写分离 读写分离支持
同版本升级：老旧同版本升级到最新的同版本，比如20年7.6.2版本可升级到23年7.6.2版本。同版本升级是升级集群的内核补丁，用于修复问题或优化性能。 跨版本升级：低版本跨版本升级到高版本。跨版本升级是升级集群的版本，用于功能加强或版本收编。 跨引擎升级（构建中）：支持从Elast
调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.0/{project_id}/clusters/{cluster_id}/ymls/template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
查看集群监控，排查集群的写入和查询任务相关指标。 如果集群长期处于高堆内存占用状态，查看集群节点个数、节点规模，确认是否需要扩容。 解决方案 根据任务堆积现象优化客户端写入或查询程序。 根据业务情况，如果集群长期处于高负载状态，则集群会存在写入、查询缓慢，节点频繁掉线等情况。需要根据需要扩容节点规模，或分业务重新规划集群规模。
）和密码。 在Cerebro中查看集群的分片数、各节点的cpu、load、head、dis等数据指标。 根据指标分析可能出现的原因，针对性优化。 增加队列数，减少拒绝作业，修改参数write.queue_size取值。 单击需要修改参数的集群名称，进入集群基本信息页面。 选择“参数配置”，查找write
索引算法。仅当“indexing”为“true”时生效。 可选值： FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。
索引算法。仅当“indexing”为“true”时生效。 可选值： FLAT：暴力计算，目标向量依次和所有向量进行距离计算，此方法计算量大，召回率100%。适用于对召回准确率要求极高的场景。 GRAPH：图索引，内嵌深度优化的HNSW算法，主要应用在对性能和精度均有较高要求且单shard中文档数量在千万个以内的场景。
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