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访问Elasticsearch集群时9200和9300端口是否都开放？ 都开放。9200端口为外部访问Elasticsearch集群端口，9300为节点之间通讯端口。 访问9300端口有以下几种方式： 如果是同VPC同子网内可直接访问。 如果是同VPC下跨子网访问，需要单独申请路由配置。
停止Logstash迁移任务 场景描述 在Logstash集群停止Logstash迁移任务有两种方式。 全部停止：在管道列表中，同时停止所有任务。停止成功后，管道“运行状态”变成“已停止”。 热停止：在管道列表中，一次只能停止一个管道任务。停止成功后，该管道任务会直接从管道列表中移除。
更改Elasticsearch集群安全模式 集群创建完成后，可以参考本文更改集群的安全模式。 场景描述 CSS服务支持创建多种安全模式的集群，不同集群的差异请参见表1。 表1 集群类型介绍 集群类型 集群描述 适用场景 非安全集群 非安全模式的集群 非安全模式的集群无需安全认证即
节点报错日志示例 原因分析 出现以上报错日志表示集群各节点之间无法通信，导致集群无法进行选主，可能原因是集群当前所选安全组未放通9300端口。 云搜索服务在7.6.2及以上的版本，集群内通信端口9300默认开放在用户VPC的子网上。集群所选安全组需要放通子网内的9300通信端口才能保证节点之间通信。
wer），实现主集群承担写入任务，从集群承担查询任务。读写分离可以将读写压力分开，提高查询的性能。当主集群无法提供服务时，可以通过主从切换使用从集群提供写入和查询服务，保证业务可以正常进行。 Elasticsearch 7.6.2、Elasticsearch 7.10.2 配置Elasticsearch集群读写分离
配置Elasticsearch集群自定义词库 Elasticsearch集群词库介绍 配置和使用Elasticsearch集群的自定义词库 父主题： 管理Elasticsearch集群
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询
通过Java客户端接入Elasticsearch集群 通过Rest High Level Client接入Elasticsearch集群 通过Rest Low Level Client接入Elasticsearch集群 通过Transport Client接入Elasticsearch集群
登录在云搜索服务管理控制台， 在左侧导航栏，选择对应的集群类型，进入集群管理页面。 在集群列表中，单击集群名称进入集群“基本信息”页面。 在集群“基本信息”页面，单击“企业项目”右侧的企业项目名称，进入项目管理页面。 在“资源”页签下，“区域”选项中选择当前集群所在的区域，“服务”选项中选“云搜索服务
Elasticsearch集群支持的监控指标 CES中Elasticsearch集群支持的监控指标 Elasticsearch集群内核支持的监控指标 父主题： Elasticsearch集群监控与日志管理
通过Python客户端接入Elasticsearch集群 本文介绍通过Python语言访问CSS集群的配置说明。 准备工作 CSS集群处于可用状态。 确保运行Python代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。 接入集群 安装Elasticsearch Python客户端，建议和Elasticsearch的版本保持一致，例如需要访问的集群版本是7
前提条件 已经在SMN服务管理控制台创建完成了用于发送告警消息的主题，具体操作请参见创建主题。 已获取CSS服务的管理员账号，并确认该账号具有CSS服务权限及IAM查看委托列表、创建委托及给委托授权的权限。 授权使用SMN服务 通过CSS服务的管理员账号登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏选择“服务授权”。
asticsearch集群类型不同时，可以参考本文样例中的input和output模块自由组合出合适的配置文件。 查看集群类型 登录云搜索服务管理控制台。 在左侧导航栏选择“集群管理 > Elasticsearch”，进入Elasticsearch集群列表。 选择源端或目的端El
CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办？ 问题现象 查看集群监控发现，Elasticsearch集群“平均已用内存比例”一直处于98%，用户担心内存比例过高是否对集群有影响。 问题原因 在Elasticsearch集群中，Elasticsearch会占用50%内存，另外50%
优化向量检索写入与查询性能 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector
配置Elasticsearch集群聚合增强 场景描述 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。 在大规模数据的集聚合分析场景下，耗时主要集中在对数据的分组聚合。 提升分组聚合能力依赖排序键和聚簇键。 排序键：数据按照排序键顺序存储。
配置告警规则 登录云监控服务CES管理控制台。 左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”，进入告警规则列表页面。 在告警规则列表，搜索“资源类型”为“云搜索服务”，查看是否有满足要求的告警规则。 如果没有，请参考云监控服务CES的创建告警规则和通知，新建CSS服务的告警规则。其中，关键
2、OpenSearch 1.3.6集群支持CSS服务的向量检索引擎。 向量检索插件涉及较高的内存计算，内存要求比普通索引高，建议集群选择“内存优化型”的计算规格。 集群数据节点或冷数据节点的内存规格要大于16G，否则无法使用CSS服务的向量检索插件，如果需要开启则请联系技术支持。 向量检索的集群规格规划
管理向量索引缓存 CSS的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询
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
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