在Elasticsearch中，模块（Modules）是一个功能性的分割，使得Elasticsearch的不同部分可以独立于其他部分进行升级或管理。然而，从Elasticsearch 6.0.0版本开始，模块的概念已经被移除，因为Elasticsearch的功能已经被重构为插件（Plugins）。
以下是如何在Elasticsearch 6.x及以上版本安装和管理插件的示例：
# 安装一个插件
bin/elasticsearch-plugin install x-pack
# 移除一个插件
bin/elasticsearch-plugin remove x-pack
# 列出所有已安装的插件
bin/elasticsearch-plugin list在Elasticsearch中，插件是一个jar文件，它可以添加新的功能或者集成其他系统。通过上述命令，你可以安装、移除或列出已安装的插件。
请注意，你需要在Elasticsearch的根目录下执行这些命令，并且在执行这些操作时Elasticsearch实例应该停止运行。
在Windows上安装Git并进行基本配置的步骤如下：
下载Git：
访问Git官方网站（https://git-scm.com/）下载适合Windows的安装程序。
安装Git：
运行下载的安装程序并按照提示进行安装。安装过程中，可以选择安装路径和自定义其他选项。
配置Git：
安装完成后，打开命令提示符或PowerShell，配置Git的用户名和电子邮件地址。
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "youremail@example.com"检查配置：
验证Git是否正确安装并查看配置信息。
git --version # 检查Git版本
git config --list # 查看所有配置信息这些步骤会在Windows系统上安装Git并进行基本配置。如果需要更详细的配置选项，可以查看git config命令的其他选项和参数。
{
"mappings": {
"properties": {
"message": {
"type": "text",
"fields": {
"keyword": {
"type": "keyword",
"ignore_above": 256
}
}
},
"tags": {
"type": "keyword"
},
"location": {
"type": "geo_point"
},
"created_at": {
"type": "date"
}
}
}
}这个代码示例展示了如何在ElasticSearch中定义一个包含文本字段（支持全文搜索）和关键字字段（不分词，用于精确匹配）的映射，以及一个地理位置点字段和日期字段。这样的映射可以帮助ElasticSearch更好地理解数据结构，以便进行更智能的搜索操作。
删除 Git 子模块的步骤如下：
.gitmodules 文件中相关子模块的配置.git/config 文件中相关子模块的配置以下是相应的命令：
# 1. 编辑 .gitmodules 文件，删除相关子模块配置
git config -f .gitmodules --remove-section submodule.<submodule_path>
# 2. 编辑 .git/config 文件，删除相关子模块配置
git config --remove-section submodule.<submodule_path>
# 3. 删除子模块文件夹
git rm --cached <submodule_path>
rm -rf <submodule_path>
# 4. 提交更改
git commit -m "Removed submodule <submodule_path>"替换 <submodule_path> 为你的子模块路径。
在Elasticsearch中，资源的分配主要是通过配置文件（如elasticsearch.yml）和环境设置来管理的。以下是一些常见的资源分配配置：
内存:
Xms 和 Xmx 设置Elasticsearch进程的初始和最大堆内存大小。ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m线程池:
thread_pool.bulk.size 控制批量请求的线程池大小。thread_pool.bulk.size: 10索引数量:
indices.max_count 限制节点上的索引数量。indices.max_count: 1000磁盘空间:
cluster.routing.allocation.disk.watermark.low 和 cluster.routing.allocation.disk.watermark.high 设置磁盘低水位线和高水位线，以防止分片分配因磁盘空间不足而受阻。cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85% 和 cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 95%分片数量:
cluster.max_shards_per_node 限制每个节点的最大分片数。cluster.max_shards_per_node: 1000以下是一个配置示例，展示如何在elasticsearch.yml中设置这些参数：
# 设置堆内存
ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m
# 配置线程池大小
thread_pool.bulk.size: 10
# 设置索引数量上限
indices.max_count: 1000
# 设置磁盘空间水位线
cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85%
cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 95%
# 设置每节点的最大分片数
cluster.max_shards_per_node: 1000这些配置可以在Elasticsearch节点的配置文件elasticsearch.yml中设置，并且在节点重启后生效。对于正在运行的集群，某些配置项可以通过集群更新设置API动态更新。
from joblib import Parallel, delayed
import multiprocessing
def process_function(arg):
# 这里是你要进行的计算任务
print(f"Processing argument {arg}")
return arg * arg
def main():
# 设置并行计算参数
num_cores = multiprocessing.cpu_count() # 获取当前机器的CPU核心数
parallel = Parallel(n_jobs=num_cores, verbose=10) # 设置并行实例，使用所有核心，并显示进度
# 创建任务列表
arguments = list(range(10))
# 使用Parallel和delayed进行并行计算
results = parallel(delayed(process_function)(arg) for arg in arguments)
# 打印结果
print("Results:", results)
if __name__ == "__main__":
main()这段代码演示了如何使用joblib的Parallel和delayed函数以及multiprocessing库来进行并行计算。代码中定义了一个处理函数process_function，然后在main函数中创建了一个任务列表，并使用并行计算来处理这些任务，最后打印结果。这是Python中进行高效计算的一个常见模式。
在CentOS 7上安装Elasticsearch 7、Kibana以及中文分词器IK，可以按照以下步骤进行：
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
echo "[elasticsearch-7.x]
name=Elasticsearch repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md" | sudo tee /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo
sudo yum install --enablerepo=elasticsearch elasticsearch
sudo systemctl start elasticsearch.service
sudo systemctl enable elasticsearch.service
echo "[kibana-7.x]
name=Kibana repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md" | sudo tee /etc/yum.repos.d/kibana.repo
sudo yum install --enablerepo=kibana kibana
sudo systemctl start kibana.service
sudo systemctl enable kibana.service安装中文分词器IK：
首先，你需要在Elasticsearch的config目录下的elasticsearch.yml文件中添加以下配置，以支持中文：
index.codec: best_compression然后，你可以通过Elasticsearch的插件命令安装IK分词器：
sudo /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip确保你的云服务器安全组或防火墙规则允许访问Elasticsearch和Kibana的默认端口（9200和5601）。
Spring Boot 整合 Elasticsearch 的方法有很多种，以下是一种常见的方法：
添加依赖
在 pom.xml 中添加 Spring Data Elasticsearch 的依赖：
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
<!-- 其他依赖 -->
</dependencies>配置 Elasticsearch
在 application.properties 或 application.yml 中配置 Elasticsearch 的基本信息：
# application.properties
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled=true创建实体
创建一个实体类，用于映射 Elasticsearch 中的文档：
@Document(indexName = "product", type = "product")
public class Product {
@Id
private String id;
private String name;
private double price;
// 省略 getter 和 setter 方法
}创建 Repository
创建一个 Elasticsearch Repository 接口：
public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, String> {
// 可以定义一些查询方法，Spring Data Elasticsearch 会自动实现
}使用 Repository
在服务中注入 ProductRepository，并使用它进行操作：
@Service
public class ProductService {
@Autowired
private ProductRepository productRepository;
public List<Product> findAll() {
return productRepository.findAll();
}
public Product save(Product product) {
return productRepository.save(product);
}
// 其他业务方法
}创建 Controller
提供 RESTful API 接口：
@RestController
@RequestMapping("/api/products")
public class ProductController {
@Autowired
private ProductService productService;
@GetMapping
public List<Product> getAllProducts() {
return productService.findAll();
}
@PostMapping
public Product saveProduct(@RequestBody Product product) {
return productService.save(product);
}
// 其他接口方法
}以上就是一个简单的 Spring Boot 整合 Elasticsearch 的例子。这个例子展示了
由于原始代码是基于Java的，并且使用了Jsoup库来解析HTML，而Jsoup不适合用于解析JavaScript渲染的页面，因此无法直接应用于此场景。
对于Python爬取京东的需求，以下是一个简单的Python代码示例，使用requests和BeautifulSoup库来获取商品信息并保存到Elasticsearch中。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from elasticsearch import Elasticsearch
# 初始化Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
# 京东商品URL
url = "https://item.jd.com/100012043978.html"
# 发送HTTP GET请求获取页面内容
response = requests.get(url)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
# 使用BeautifulSoup解析页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取商品名称
product_name = soup.find('div', class_='sku-name').text.strip()
# 提取商品价格
product_price = soup.find('div', class_='price').text.strip()
# 创建一个Elasticsearch文档
doc = {
'name': product_name,
'price': product_price,
'url': url
}
# 将文档索引到Elasticsearch
res = es.index(index="jd_products", document=doc)
print(res['result'])
else:
print("Failed to retrieve the webpage")确保Elasticsearch服务正在运行，并且有一个名为jd_products的索引。这段代码会发送一个HTTP GET请求到指定的京东商品URL，解析返回的HTML内容，提取商品名称和价格，并将这些信息保存到Elasticsearch中。
from datetime import datetime
# 假设我们有一个搜索结果列表
search_results = [
{
"_source": {
"name": "John Doe",
"email": "john@example.com",
"timestamp": "2021-01-01T12:00:00"
},
"sort": [1609459200000] # 对应2021-01-01T12:00:00的毫秒时间戳
},
# ... 更多搜索结果
]
# 解析并格式化搜索结果
parsed_results = []
for result in search_results:
source = result["_source"]
timestamp = datetime.utcfromtimestamp(result["sort"][0] / 1000).strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
parsed_results.append({
"name": source["name"],
"email": source["email"],
"timestamp": timestamp
})
# 打印解析后的结果
print(parsed_results)这段代码示例假设我们已经有了一个Elasticsearch搜索结果列表，并通过解析每个结果中的_source和sort字段，将时间戳由毫秒转换为可读的格式，最终打印出解析后的结果列表。