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CSS集群各节点的向量索引查询加载的堆外内存使用量的平均值。 ≥ 0 bytes avg_vector_index_off_heap_usage 平均向量索引堆外内存使用率 CSS集群各节点的向量索引查询加载的堆外内存使用率的平均值。 只有触发向量索引的查询才会触发对应向量索引的查询加载的堆外内存使用率。
如何查看CSS集群的分片数以及副本数？ 登录云搜索控制台。 在集群管理页面，选择需要查看的集群操作列的Kibana。 登录Kibana界面，选择Dev Tools。 在Dev Tools的Console界面中执行GET _cat/indices?v命令，查询集群分片数和副本数。如
负载均衡器的配置状态。 listeners Array of IdListWrapper objects 关联的listener列表。 vip_address String 负载均衡器的IPv4虚拟IP地址。 vip_port_id String 负载均衡器的IPv4对应的port
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
在集群管理页面，单击需要查看插件的集群名称，跳转至该集群基本信息页面。 选择“插件管理”。 在“系统默认插件列表”页查看当前版本支持的系统默认插件信息。 在Kibana/OpenSearch Dashboards查询 登录云搜索服务控制台。 在集群管理列表，选择需要查看插件的集群，单击操作列的“Kiba
群网络连通。 准备工作 CSS集群处于可用状态。 确保客户端与CSS集群的网络是互通的。 确保CSS集群和MRS集群在同一个区域、可用区、虚拟私有云和子网。 图1 CSS集群的区域等信息 接入集群 获取集群的内网访问地址。访问集群时，需要输入内网访问地址。 本文以内网IP地址方式
参数名 说明 ip 访问节点的源IP地址。 method 对应IP地址的访问次数统计。 表8 url_sample 参数名 说明 url 请求的采样统计，记录访问节点的请求URL。 method 对应请求Path的方法。 remote_address 请求对应的源IP地址和端口。 count
通过查询集群详情获取instances中的id属性。 当操作角色为role时，value为节点类型(ess、ess-master、ess-client、ess-cold)的多种不同组合。 响应参数 无 请求示例 重启当前集群拥有的全部节点类型，或部分节点类型组合的节点。 POST /v2.0
Logstash迁移Elasticsearch集群的Logstash配置文件样例 本文以源端和目的端是相同类型的CSS Elasticsearch集群为例，介绍使用CSS服务的Logstash进行集群迁移的配置文件样例。当源端和目的端的Elasticsearch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。
stash集群的节点数量可以增加系统的容错能力。 当现有Logstash节点处理能力达到极限，无法满足日益增长的数据量时，扩容可以提供更多的处理能力，保证数据流的顺畅处理。 当Logstash集群需要执行更复杂的数据处理逻辑，如数据丰富、转换等，扩容可以提供更多的计算资源来处理这些任务
向量检索的客户端代码示例（Python） 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pytho
向量检索的客户端代码示例（Python） Elasticsearch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py
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。 图1 切换冷热数据原理 在创建集群时，启用的冷数据节点会被打上“cold”标签，用来存放
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。 图1 切换冷热数据原理 在创建集群时，启用的冷数据节点会被打上“cold”标签，用来存放
向量检索的客户端代码示例（Java） Elasticsearch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7
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
集群监控指标列表 监控的指标ID、指标名称、指标含义以及取值范围参见表1。 监控的测量对象：CSS集群。本文介绍的是Logstash集群的监控指标列表。 监控的监控周期（原始指标）：1分钟 累计值：从节点启动时开始叠加数值，当节点重启后清零重新累计。 表1 云搜索服务支持的监控指标 指标ID
CSS服务中如何设置Elasticsearch集群慢查询日志的阈值？ 云搜索服务的慢查询日志设置和elasticsearch保持一致，通过 _settings接口设置。例如，您可以在Kibana中执行如下样例，设置索引级别。 PUT /my_index/_settings {
dotProduct无法执行。 推荐采用云搜索服务的向量检索功能。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。
"max_shards_per_node": 2000 } } } 修改节点的shard数量的限制属于临时规避方案，如果要长期解决，建议每GB的JVM堆内存小于等于20个shards（节点堆内存大小为节点内存规格的1/2，最大值为31GB），shard的建议数量详细请参见shard count recommendation。
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