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2024-08-26

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，它设计用于云计算中，能够达到实时搜索，高可用，扩展性好等特点。

以下是一些Elasticsearch的基本概念和操作：

安装Elasticsearch

你可以在Elasticsearch官网下载相应的安装包进行安装。

基本概念

Elasticsearch是面向文档的，意味着它存储的最小单位是文档，类似于关系数据库中的行。文档由字段构成，类似于关系数据库中的列。

创建索引

在Elasticsearch中，数据是基于索引进行组织的。索引是一个文档的集合。




# 使用Elasticsearch的Python API创建一个索引
from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
response = es.indices.create(index='my_index', body={'settings': {'number_of_shards': 3}})
print(response)

添加和更新文档

在Elasticsearch中，文档是不可变的，要更新文档，实质上是索引一个新的版本的文档。




# 使用Elasticsearch的Python API添加和更新文档
doc = {
    'author': 'test_author',
    'text': 'Elasticsearch is fun to learn!',
    'timestamp': '2020-12-01T12:00:00'
}
 
response = es.index(index='my_index', id=1, document=doc)
print(response)
 
# 更新文档
doc['text'] = 'Elasticsearch is really interesting!'
response = es.index(index='my_index', id=1, document=doc)
print(response)

搜索文档

Elasticsearch提供了一个强大的搜索API，可以用来查询索引中的文档。




# 使用Elasticsearch的Python API搜索文档
response = es.search(index='my_index', query={'match': {'text': 'fun'}})
print(response)

删除索引和文档




# 使用Elasticsearch的Python API删除索引和文档
# 删除文档
response = es.delete(index='my_index', id=1)
print(response)
 
# 删除索引
response = es.indices.delete(index='my_index')
print(response)

以上只是Elasticsearch非常基本的使用方法，Elasticsearch还有很多高级特性，如集群，分析，机器学习等等，需要深入学习。

Git学习记录7.1-7.3

2024-08-26

在Git中，我们经常需要查看提交历史来理解项目的进度或者回顾某个特定时间点的代码状态。Git提供了一些命令来查看提交历史，这些命令包括git log、git blame和gitk。

git log命令用于查看提交历史。它会按照时间顺序列出所有的提交记录，包括提交的哈希值、作者、时间和提交信息。




git log

git log --oneline命令可以将每条提交记录压缩到一行显示，这样可以提供更简洁的输出。




git log --oneline

git log -n <limit>命令可以限制显示的提交记录数量。例如，git log -n 5将只显示最近的5条提交记录。




git log -n 5

git log --since=<date>和git log --until=<date>命令可以用来查看特定时间范围内的提交。




git log --since="2023-07-01"
git log --until="2023-07-01"

git log --author=<author>命令可以用来查看特定作者的提交历史。




git log --author="Your Name"

git log --grep=<pattern>命令可以用来查找提交信息中匹配特定模式的提交。




git log --grep="Fixed bug"

git log -- <file>命令可以用来查看特定文件的提交历史。




git log -- README.md

git log -p命令可以显示每次提交的内容差异（即patch）。




git log -p

git log -p -n <limit>命令可以显示最近n次提交的内容差异。




git log -p -n 2

git log --stat命令可以显示每次提交的文件修改统计信息，比如有哪些文件被修改，以及每个文件的添加行数和删除行数。




git log --stat

git log --graph命令可以以图形方式显示分支和合并历史。




git log --graph

以上是一些基本的git log命令用法，实际使用时可以根据需要组合这些选项。

2024-08-26

由于您的问题包含多个部分，我将分别提供解决方案。

Elasticsearch安装:
Elasticsearch可以通过官方提供的安装程序来安装。您可以从Elasticsearch官方网站下载适合您操作系统的安装包。
Linux系统下，您可以使用如下命令下载并安装Elasticsearch：
```
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
sudo apt-get install apt-transport-https
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch
```
安装完成后，您可以通过运行systemctl start elasticsearch来启动Elasticsearch服务。
Kibana安装:
Kibana同样可以通过Elasticsearch官方提供的安装程序来安装。您需要下载与您的Elasticsearch版本匹配的Kibana版本。
Linux系统下，您可以使用如下命令安装Kibana：
```
sudo apt-get install kibana
```
安装完成后，您可以通过运行systemctl start kibana来启动Kibana服务。
ES-Head插件安装:
ES-Head是一个Elasticsearch的图形化管理工具，它是一个Node.js程序，可以通过npm来安装。
```
npm install -g grunt-cli
git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
npm install
grunt server
```
安装完成后，您可以通过浏览器访问http://localhost:9100/来使用ES-Head。
Elasticsearch-HQ插件安装:
Elasticsearch-HQ是一个Elasticsearch的图形化管理工具，它是一个Python程序，可以通过pip来安装。
```
pip install elasticsearch-hq
elasticsearch-hq
```
安装完成后，您可以通过运行elasticsearch-hq命令来启动Elasticsearch-HQ。
Elasticsearch-SQL插件安装:
Elasticsearch-SQL插件可以让您通过SQL语句来查询Elasticsearch。
```
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/NLPchina/elasticsearch-sql/releases/download/5.2.0.0/elasticsearch-sql-5.2.0.0.zip
```
安装完成后，您可以通过_sql?sql=接口来执行SQL查询。
Elasticsearch-Exporter插件安装:
Elasticsearch-Exporter是一个用于将Elasticsearch数据导出为CSV格式的工具。
```
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/mallocator/Elasticsearch-Exporter/releases/download/2.4.6.0/exporter-2.4.6.0.zip
```
安装完成后，您可以通过_export接口来导出数据。

Elasticsearch-Hadoop插件安装:

Elasticsearch-Hadoop插件可以让您使用Apache Hadoop工具来与Elasticsearch交互。




./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/elastic/elasticsearch-hadoop/releases/download/v7.0.0/elasticsearch-hadoop-7.0.

eslint prettier 配置

2024-08-26

要在项目中使用ESLint和Prettier，你需要做以下几步：

安装必要的包：




npm install --save-dev eslint eslint-plugin-prettier prettier

创建.eslintrc.js或.eslintrc.json文件，并添加以下配置：




{
  "plugins": ["prettier"],
  "rules": {
    "prettier/prettier": "error"
  }
}

在项目根目录下创建.prettierrc文件，并添加Prettier的配置（如果有特定需求）：




{
  "singleQuote": true,
  "trailingComma": "es5",
  "printWidth": 80,
  "tabWidth": 2,
  "semi": true,
  "useTabs": false
}

确保你的编辑器或IDE支持Prettier，或者你可以在命令行中运行npx prettier --write .来格式化你的代码。
如果你使用的是VSCode，可以安装Prettier - Code formatter扩展，并在设置中配置保存时自动格式化：




{
  "editor.formatOnSave": true
}

这样就配置好了ESLint与Prettier的共存使用环境。

2024-08-26




{
  "cluster_name": "ec-azure-cluster",
  "node_name": "node-1",
  "cluster_uuid": "e779c06f-022d-4976-8409-2698d9e4ba64",
  "version": {
    "number": "7.10.0",
    "build_flavor": "default",
    "build_type": "tar"
  },
  "tagline": "You Know, for Search"
}

这个示例展示了如何使用JSON格式的配置文件来定义一个Elasticsearch集群的基本设置。这里的配置包括集群名称、节点名称、集群UUID以及Elasticsearch的版本信息和标语。在实际部署时，你需要根据你的环境和需求来调整这些配置。

ElasticSearch-安装部署全过程

2024-08-26

Elasticsearch 的安装和部署可以根据不同的操作系统和环境有所不同。以下是一个基于 Linux 系统的基本安装和部置过程：

导入Elasticsearch公钥：




wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -

添加Elasticsearch到APT仓库列表：




echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list

更新APT包索引：




sudo apt-get update

安装Elasticsearch：




sudo apt-get install elasticsearch

启动Elasticsearch服务：




sudo systemctl start elasticsearch.service

设置Elasticsearch随系统启动：




sudo systemctl enable elasticsearch.service

验证Elasticsearch是否正在运行：




curl -X GET "localhost:9200/"

请注意，这个过程是基于 Elasticsearch 7.x 版本的。根据你的具体需求，你可能需要选择不同的版本。在导入公钥和添加仓库时，确保 URL 中的版本号与你想要安装的 Elasticsearch 版本相匹配。

如果你使用的是其他操作系统或者有特定的配置需求，Elasticsearch 官方文档会提供详细的安装指南和配置选项。

2024-08-26

解决Windows 11安装Node.js后npm报错的问题，首先需要确认报错的具体内容。常见的npm报错可能包括以下几种情况：

权限问题：npm需要管理员权限才能正确安装包或执行命令。
解决方法：以管理员身份运行命令提示符或PowerShell。
网络问题：npm在安装包时可能需要访问外部网络资源。
解决方法：检查网络连接，确保防火墙或代理设置不会阻止npm。
配置问题：npm的配置可能不正确，比如prefix或cache路径设置错误。
解决方法：运行npm config list检查配置，如有必要，通过npm config set <key> <value>来修正。
版本不兼容：Node.js或npm版本可能与Windows 11不兼容。
解决方法：更新Node.js和npm到最新稳定版本。
缓存问题：npm缓存可能损坏。
解决方法：删除npm缓存，运行npm cache clean --force。
环境变量问题：Node.js和npm的路径没有添加到系统环境变量中。
解决方法：确保Node.js和npm的路径已添加到系统环境变量中。

针对具体报错，解决方法会有所不同。需要查看npm的错误信息，才能进行针对性的解决。如果上述方法都不能解决问题，建议查看npm的日志文件或联系npm社区寻求帮助。

2024-08-26




from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 假设已经有了Elasticsearch客户端的连接实例es
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的索引库
def create_index(index_name):
    body = {
        "mappings": {
            "properties": {
                "title": {
                    "type": "text"
                },
                "content": {
                    "type": "text"
                },
                "create_date": {
                    "type": "date",
                    "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
                }
            }
        }
    }
    response = es.indices.create(index=index_name, body=body)
    print(response)
 
# 添加文档到索引库
def add_document(index_name, title, content, create_date=None):
    if not create_date:
        create_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    document = {
        "title": title,
        "content": content,
        "create_date": create_date
    }
    response = es.index(index=index_name, body=document)
    print(response)
 
# 使用函数
create_index("my_index")
add_document("my_index", "Document Title", "This is the document content.", "2023-01-01 12:00:00")

这段代码首先定义了一个创建Elasticsearch索引的函数create_index，它接收一个索引库名称作为参数，并创建一个新的索引库，其中定义了文档的字段和类型。然后定义了一个添加文档到索引库的函数add_document，它接收索引库名称、标题、内容和创建日期作为参数，并将文档添加到指定的索引库中。最后，演示了如何使用这两个函数来创建一个索引库并添加一个文档。

2024-08-26

在Spring Boot项目中整合Elasticsearch，你可以使用Spring Data Elasticsearch。以下是整合的步骤和示例代码：

添加依赖到你的pom.xml文件中：




<dependencies>
    <!-- Spring Data Elasticsearch -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- Elasticsearch客户端，如果需要使用REST客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        <version>你的Elasticsearch版本</version>
    </dependency>
</dependencies>

配置Elasticsearch属性，在application.properties或application.yml中：




# application.properties
spring.data.elasticsearch.cluster-name=your-cluster-name
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300

或者使用YAML格式：




# application.yml
spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: your-cluster-name
      cluster-nodes: localhost:9300

创建一个实体类来映射Elasticsearch文档：




import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
 
@Document(indexName = "your_index_name")
public class YourEntity {
    @Id
    private String id;
    // 其他属性
}

创建一个Elasticsearch仓库接口：




import org.springframework.data.elasticsearch.repository.ElasticsearchRepository;
 
public interface YourEntityRepository extends ElasticsearchRepository<YourEntity, String> {
    // 自定义查询方法
}

使用仓库进行操作：




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class YourService {
 
    @Autowired
    private YourEntityRepository repository;
 
    public YourEntity findById(String id) {
        return repository.findById(id).orElse(null);
    }
 
    public YourEntity save(YourEntity entity) {
        return repository.save(entity);
    }
 
    // 其他操作
}

启动类上添加@EnableElasticsearchRepositories注解：




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframe

掌握Go语言精髓：巧用type与struct打造精致数据结构

2024-08-26

所有,golang




package main
 
import (
    "fmt"
)
 
// 定义一个User类型，它是由一个名字(Name)和年龄(Age)组成的结构体
type User struct {
    Name string
    Age  int
}
 
func main() {
    // 创建User类型的变量并初始化
    user1 := User{"Alice", 30}
    user2 := User{"Bob", 25}
 
    // 打印用户信息
    fmt.Printf("User1: %v; User2: %v\n", user1, user2)
}

这段代码定义了一个User结构体，并创建了两个实例user1和user2。然后，它使用fmt.Printf打印出这些用户的信息。这是Go语言中类型定义和结构体使用的基本示例，适合初学者学习和理解。