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解决方案 安全模式的集群中索引“.opendistro_security”无法被删除,所以删除所有索引的命令对安全集群无效。建议使用索引名称或者通配符进行删除,不要使用全删除命令。 父主题: 功能使用类
解决方案 关闭或者删除不用的索引,减少shard数量。 修改节点的shard数量的限制。
解决方案 在Kibana的“Dev Tools”页面执行如下命令: PUT _cluster/settings { "persistent": { "search.max_buckets": 20000 } } 父主题: CSS集群管理
解决方案 方法1: 打开Kibana,在DevTools界面执行如下命令: PUT _all/_settings?
解决方案 您可以关注“最大JVM堆使用率”和“平均JVM堆使用率”这两个指标来监控集群内存使用情况。 父主题: CSS集群监控与运维
解决方案 建议根据实际情况调整客户端的并发写入请求数(调整到一个合适的阈值),另外被rejected的http请求ES-Hadoop是有重试机制的,可修改以下参数: “es.batch.write.retry.count”:默认重试3次。
解决方案 使用通配符进行匹配,将indexname用通配符代替。 PUT indexname/_settings { "index": { "blocks": { "read_only_allow_delete": "false" } } } 父主题: 功能使用类
表1 写入性能优化 优化方案 方案说明 使用SSD盘或升级集群配置 使用SSD盘可以大幅提升数据写入与merge操作的速度,对应到CSS服务,建议选择“超高IO型”存储,或者超高IO型主机。
临时解决方案: 可以通过如下命令设置“routing.allocation.total_shards_per_node”参数,动态调整某个index解决。
该功能依托于CSS自主研发的向量搜索引擎,并利用Elasticsearch的插件架构进行了深度集成,为用户提供了一种高效、低成本的解决方案,旨在满足包括但不限于高性能、高精度和多模态在内的多样化高维向量检索需求。更多信息请参见向量检索。
解决方案 集群节点的“node.roles”为“i”时,表示集群的客户端节点上启用了ingest节点模式。
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。 如果日常使用有95%堆内存波动和节点掉线情况,可根据需要使用流量控制功能。
该方案依赖客户端Bulk请求的随机打散和主shard的均衡分布。 Bulk聚合优化 通过指定配置项“index.aggr_perf_batch_size”可以开启集群的Bulk聚合优化。
该方案依赖客户端Bulk请求的随机打散和主shard的均衡分布。 Bulk聚合优化 通过指定配置项“index.aggr_perf_batch_size”可以开启集群的Bulk聚合优化。
方案优势 以下是使用Elasticsearch加速关系型数据库的方案优势: 全文检索能力提升:Elasticsearch是一个提供了强大的全文检索功能的搜索引擎。关系型数据库通常不擅长进行全文检索,而Elasticsearch可以有效地解决这一问题。
解决方案 当新建的索引分片被全部分配在一个node节点上时,有以下2种解决办法: 扩容集群需要新建索引时,按照如下所示设置对应参数。
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 。 迁移速度快:读写分离的自动同步速度依赖带宽,不受源集群和目标集群的影响,同步快。
由于该方案只适用于接入非安全集群,因此只支持通过内网IP地址的方式访问集群。 准备工作 CSS集群处于可用状态。 确保运行Java代码的服务器与CSS集群的网络是互通的。
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。
方案优势 易于操作和管理:在CSS服务控制台使用集群快照功能实现备份恢复,操作简单,且易于管理和自动化。 适用于大规模数据迁移:快照备份适用于数据量大的场景,特别是当数据量达到GB、TB甚至PB级别时。