域名（elasticsearch-master-headless.bigdata.svc.cluster.local）的由来不清楚的，可以参考我之前的文章：Kubernetes（k8s）DNS（CoreDNS）介绍[2]

Elasticsearch在platinum版本中，推出了Cross Cluster Replication特性（以下简称CCR），也即跨集群远程复制。

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日志领域是 ES 最重要也是规模最大的应用场景之一。这得益于 ES 有高性能倒排索引、灵活的 schema、易用的分布式架构，支持高吞吐写入、高性能查询，同时有强大的数据治理生态、端到端的完整解决方案。但原生 ES 在高吞吐写入、低成本存储、高性能查询等方面还有非常大的优化空间，本文重点剖析腾讯云大数据 ES 团队在这三个方面的内核增强优化。

Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照，需要依赖一个共享存储系统，即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录，并且每个节点对此目录需有读写权限，最初我们使用 NAS（即 NFS）来实现备份，这个方案也已经稳定运行多年。

本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。

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Elasticdump工具只能同步index mapping，settings无法同步。

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近日，Elastic中国开发者大会在深圳隆重举行，本次会议受到众多开发者与用户的关注，成为搜索、数据分析和可视化领域的重要盛事。来自腾讯不同业务线的6位技术专家登台，从内核优化、服务自治以及应用实践等方面为在座各行各业的同行带来了一场技术盛宴。其中，腾讯云大数据全新推出的Elasticsearch Serverless服务，受到了广大Elasticsearch技术爱好者的关注。

任何向量数据库的核心都是决定两个向量接近程度的距离函数。这些距离函数在索引和搜索过程中被多次执行。当合并数据段或在图中寻找最近邻居时，大部分的执行时间都花在了比较向量的相似性上。对这些距离函数进行微优化是值得的，我们已经从以前类似的优化中获益，例如，参见 SIMD，FMA。

商品的数据存储在ES中，需要通过spuIds进行排序查询数据返回。这时就需要用到ES中的排序部分，它需要使用一个Painless脚本，根据传递的参数值对id进行排序。

ElasticSearch是一款开源的分布式搜索分析引擎，它可以提供近实时（Near Real Time）的分布式存储/搜索/分析引擎服务。

Elasticsearch Java API是Elasticsearch为Java开发者提供的官方客户端库，用于方便地与Elasticsearch集群进行通信和操作。针对初级、中级和高级程序员的需求，我们提供以下关于如何使用GPT学习Elasticsearch Java API的策略与建议。

为了帮助不同层次的程序员更有效地利用GPT学习Elasticsearch，我们为初级、中级和高级程序员提供以下建议：

本文将向您展示如何在GPT的指导下，使用Java客户端与Elasticsearch集群进行高级查询和聚合操作。

如果你正在寻找一个搜索引擎，试图做一切从应用程序搜索到日志分析，你不介意花费必要的时间和精力，使它为您的搜索需求工作，那么Elasticsearch可能适合你。

本文将向您展示如何在GPT的指导下，使用Java客户端与Elasticsearch集群进行数据建模和映射操作。

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前 流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：