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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
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。
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
方便用户掌握集群的指标信息,以便及时处理集群的异常状况。 功能说明 云监控服务CES支持实时监控云搜索服务集群的核心指标,方便用户掌握集群的指标信息,以便及时处理集群的异常状况。本文定义了云搜索服务上报云监控服务的集群和节点监控指标的命名空间,监控指标列表和维度定义。用户可以通
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
配置Elasticsearch集群监控 使用CES监控Elasticsearch集群 配置Elasticsearch集群内核监控 配置Elasticsearch集群索引监控 父主题: Elasticsearch集群监控与日志管理
配置Elasticsearch集群索引回收站 Elasticsearch集群在执行删除索引的操作时,会直接将索引删除,没有回收站的能力。为了防止客户误操作导致数据被删除,CSS提供了索引回收站功能,支持将删除的索引存放到回收站中,且支持从回收站中还原索引,进而提升集群的数据可靠性。
使用DSL语言在Elasticsearch中搜索数据 DSL语言是Elasticsearch和OpenSearch查询域的特定语言,是客户端与Elasticsearch和OpenSearch集群交互的最佳语言。Elasticsearch DSL是基于JSON格式的语言,其他语言如
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
向量检索特性介绍 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
使用向量索引搜索数据 使用向量索引搜索数据支持多种方式。 标准查询 复合查询 ScriptScore查询 重打分查询 Painless语法扩展查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段,提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size(topk)条数据。
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
CES中Logstash集群支持的监控指标 云监控服务CES支持实时监控云搜索服务集群的核心指标,方便用户掌握集群的指标信息,以便及时处理集群的异常状况。 功能说明 本节定义了云搜索服务上报云监控服务的监控指标的命名空间,监控指标列表和维度定义。用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索云搜索服务产生的监控指标和告警信息。
主词词库 主词为用户希望进行分词的特殊词语,例如“智能手机”和“喜大普奔”。主词词库则是用户自定义的特殊词语的集合。 词库文件必须是UTF-8无BOM格式编码的文本文件,一行一个分词,主词文件最大支持100M。如果涉及单词,必须改成小写字母。 停词词库 停词为用户不希望进行分词或
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
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
指定节点类型缩容 功能介绍 该接口用于集群对不同类型实例的个数以及存储容量进行缩容。包周期类型的集群不支持通过api进行指定节点类型缩容操作。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/extend/{project_id}/clusters/{cluster_id}/role/shrink
数据导入导出类 Elasticsearch显示CPU使用率高,导致日志无法写入 ECS服务器部署Logstash推送数据到CSS服务报错 ES-Hadoop导数据时报"Could not write all entries"异常
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