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2024-08-16

报错解释：

这个错误表明你在尝试编译或配置一个需要SSL支持的软件时，配置脚本检测到系统中缺少OpenSSL库。OpenSSL是一个开放源代码的安全套接字层库，它用于实现网络通讯过程中的加密。

解决方法：

安装OpenSSL库。具体安装命令取决于你的操作系统。
- 对于基于Debian的系统（如Ubuntu），使用以下命令：
```
sudo apt-get install libssl-dev
```
- 对于基于RedHat的系统（如CentOS），使用以下命令：
```
sudo yum install openssl-devel
```
- 对于macOS，使用Homebrew：
```
brew install openssl
```
如果OpenSSL已经安装，确保配置脚本能找到它。可能需要指定OpenSSL的路径，通过在./configure命令后添加参数来实现，例如：
```
./configure --with-ssl=/path/to/ssl
```
其中/path/to/ssl是OpenSSL安装的基础路径。
如果你不需要SSL模块，可以在运行./configure时禁用它们，例如：
```
./configure --without-http_ssl_module
```
如果你使用的是一个特定的编译脚本或者构建系统，确保遵循该系统的指导来配置依赖关系。
在配置和编译过程中，如果遇到权限问题，请确保你有足够的权限来安装库和修改配置文件。

完成这些步骤后，重新运行./configure脚本，错误应该不再出现。如果问题依然存在，请检查配置脚本生成的日志文件或使用config.log来获取更详细的错误信息。

ES客户端RestHighLevelClient的使用

2024-08-16

RestHighLevelClient 是 Elasticsearch 的一个高级客户端，它提供了基于Elasticsearch的REST API的高级API。以下是一个使用 RestHighLevelClient 的示例，它创建了一个索引，添加了一些文档，并执行了一个简单的搜索。




import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.support.WriteRequest;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
 
public class ElasticsearchExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建RestHighLevelClient客户端
        try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")))) {
 
            // 创建索引
            CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("my_index");
            client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 添加文档
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("my_index");
            indexRequest.id("1");
            indexRequest.source(XContentType.JSON, "title", "Some title");
            client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 确保文档被索引
            client.flush(new FlushRequest("my_index"), RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 搜索请求
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
            searchRequest.source(new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.matchQuery("title", "title")));
 
            // 执行搜索
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(searchResponse.toString());
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个 RestHighLevelClient 实例，然后创建了一个名为 "my\_index" 的索引。接着，我们向该索引添加了一个文档，并使用 flush 方法确保文档被立即索引。最后，我们执行了一个基本的搜索，搜索索引中所有标题包

在k8s中部署Elasticsearch高可用集群详细教程

2024-08-16




apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
spec:
  ports:
  - port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: db
  selector:
    k8s-app: elasticsearch-logging
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: elasticsearch-logging
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearch-logging
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:6.2.4
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 2048Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: db
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: db
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - name: elasticsearch-logging
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
        env:
        - name: "NAMESPACE"
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: "NODE_NAME"
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: "CLUSTER_NAME"
          value: "k8s-logs"
        - name: "NUM_SHARDS"
          value: "1"
        - name: "HEAP_SIZE"
          value: "256m"
        - name: "FS_TYPE"
          value: ""
      volumes:
      - name: elasticsearch-logging
        emptyDir: {}

这个示例展示了如何在Kubernetes中部署一个Elasticsearch高可用性集群。它使用Deployment来确保集群的副本数，并且使用Service来暴露集群服务。集群配置通过环境变量来设置，并且使用了emptyDir作为存储卷来保证数据的临时性。这个配置适用于学习和测试，并非生产环境下的推荐配置。在生产环境中，你需要使用外部存储，并且配置更多的安全和监控特性。

Elasticsearch全文搜索引擎的安装与配置完全解析

2024-08-14




# 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
 
# 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch.service
 
# 配置Elasticsearch开机自启
sudo systemctl enable elasticsearch.service
 
# 验证Elasticsearch是否正确运行
curl -X GET "localhost:9200/"

这段代码提供了在Ubuntu系统上安装和配置Elasticsearch的步骤。首先，我们导入Elasticsearch的GPG密钥，然后添加Elasticsearch的APT仓库，接着执行更新并安装Elasticsearch。最后，我们启动Elasticsearch服务，并设置开机自启。最后，我们使用curl命令验证Elasticsearch是否正确运行。

gitee本地项目上传

2024-08-14

要将本地项目上传到 Gitee，您需要先在 Gitee 上创建一个仓库，然后使用 Git 命令行工具将本地项目推送到 Gitee。以下是简要步骤和示例代码：

在 Gitee 上创建一个新的仓库。
在本地项目目录中初始化 Git（如果尚未初始化）：
```
git init
```
添加所有项目文件到 Git 暂存区：
```
git add .
```
提交暂存区的内容到本地仓库：
```
git commit -m "Initial commit"
```
添加 Gitee 仓库的远程仓库地址（请替换下面的 your_gitee_username 和 your_repo_name 为您的 Gitee 用户名和仓库名）：
```
git remote add origin https://gitee.com/your_gitee_username/your_repo_name.git
```
推送代码到 Gitee：
```
git push -u origin master
```

确保您已安装 Git 并且在执行上述命令时替换了正确的用户名和仓库名。如果您的本地项目已有 .git 文件夹（即已是一个 Git 仓库），则只需执行第 5 和第 6 步。

ES索引库操作

2024-08-14




from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 假设ES服务器地址为 "http://localhost:9200"
es = Elasticsearch(["http://localhost:9200"])
 
# 创建一个新的索引
def create_index(index_name):
    body = {
        "mappings": {
            "properties": {
                "timestamp": {
                    "type": "date",
                    "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
                },
                "message": {
                    "type": "text"
                }
            }
        }
    }
    response = es.indices.create(index=index_name, body=body)
    print(response)
 
# 删除一个索引
def delete_index(index_name):
    response = es.indices.delete(index=index_name)
    print(response)
 
# 添加文档到索引
def add_document(index_name, timestamp, message):
    document = {
        "timestamp": timestamp,
        "message": message
    }
    response = es.index(index=index_name, body=document)
    print(response)
 
# 查询索引中的文档
def search_documents(index_name):
    query = {
        "query": {
            "match_all": {}
        }
    }
    response = es.search(index=index_name, body=query)
    print(response)
 
# 使用示例
index_name = "my_index"
create_index(index_name)
add_document(index_name, datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "This is a test message")
search_documents(index_name)
delete_index(index_name)

这段代码展示了如何使用Elasticsearch Python API来创建一个新的索引、添加文档、执行搜索和删除索引。代码中定义了索引的映射，包括时间戳和文本字段，并展示了如何格式化时间戳。在实际应用中，你需要根据自己的需求调整索引名称、映射和查询条件。

Elasticsearch 聚合查询(aggs)，java后端面试常见问题

2024-08-14

在Elasticsearch中，聚合查询（aggs）允许你对数据执行复杂的分析，比如值的计数、平均值、最大值、最小值等。以下是一个使用Java High Level REST Client执行聚合查询的例子：




import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.Aggregations;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.avg.Avg;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.max.Max;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.min.Min;
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.sum.Sum;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
 
// 假设你已经有了一个RestHighLevelClient实例client
 
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name"); // 替换为你的索引名
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 使用所有文档
 
// 添加聚合查询
searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.terms("group_by_field").field("field_name")); // 分组字段
searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.avg("avg_agg").field("field_name")); // 平均值
searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.max("max_agg").field("field_name")); // 最大值
searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.min("min_agg").field("field_name")); // 最小值
searchSourceBuilder.aggregation(AggregationBuilders.sum("sum_agg").field("field_name")); // 求和
 
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
Aggregations aggregations = searchResponse.getAggregations();
 
// 获取聚合结果
Terms groupByAgg = aggregations.get("group_by_field");
Avg avgAgg = aggregations.get("avg_agg");
Max maxAgg = aggregations.get("max_agg");
Min minAgg = aggregations.get("min_agg");
Sum sumAgg = aggregations.get("sum_agg");
 
// 处理聚合结果
// ...

这段代码演示了如何在Java中使用Elasticsearch High Level REST Client执行聚合查询。你需要替换index_name为你的索引名，并且调整\`field_

只需一文带你深入在 Vue 项目中配置 ESLint 和 Prettier

2024-08-14




# 安装ESLint和Prettier
npm install eslint prettier eslint-plugin-vue babel-eslint eslint-config-prettier --save-dev
 
# 创建.eslintrc.js配置文件
touch .eslintrc.js
 
# 在.eslintrc.js中添加以下配置
module.exports = {
  root: true,
  env: {
    node: true,
  },
  extends: [
    'plugin:vue/essential',
    'eslint:recommended',
    'plugin:prettier/recommended',
  ],
  rules: {
    'no-console': process.env.NODE_ENV === 'production' ? 'error' : 'off',
    'no-debugger': process.env.NODE_ENV === 'production' ? 'error' : 'off',
  },
  parserOptions: {
    parser: 'babel-eslint',
  },
};
 
# 创建.prettierrc配置文件
touch .prettierrc
 
# 在.prettierrc中添加以下配置
{
  "singleQuote": true,
  "trailingComma": "es5",
  "printWidth": 80,
  "tabWidth": 2,
  "semi": false,
  "vueIndentScriptAndStyle": true
}
 
# 在package.json中添加lint脚本
"scripts": {
  "lint": "eslint --ext .js,.vue src"
}

以上命令和配置将ESLint和Prettier集成到Vue项目中。通过运行npm run lint可以对项目中的src目录下的所有.js和.vue文件进行代码质量检查。

ElasticSearch总结

2024-08-14

Elasticsearch是一个基于Lucene库的开源搜索和分析引擎，设计用于云计算中，能够达到实时搜索，高可用，扩展性和管理的需求。

以下是Elasticsearch的一些常见概念和操作的概述：

索引(Index)：Elasticsearch中的索引是一种数据库，用于存储数据。
文档(Document)：索引中的数据被表示为文档。文档由字段组成。
类型(Type)：在索引中，可以定义一个或多个类型。每个类型存储具有相同结构的文档。
分片(Shard)：数据可以分布在多个分片上。分片是单个Lucene索引的实例。
副本(Replica)：数据的副本，提供高可用性。
集群(Cluster)：由多个节点组成的网络，每个节点可以存储数据并参与集群的索引和搜索功能。
节点(Node)：集群中的单个服务器实例，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。
映射(Mapping)：定义文档的字段和类型。
分析器(Analyzer)：文本分析器，用于处理文本字段的文本。
搜索(Search)：根据查询条件，搜索索引中的数据。
聚合(Aggregations)：对搜索结果进行分析。
快照(Snapshot)和恢复(Restore)：快照功能允许你创建索引的一个点，然后可以将其恢复到这个状态。
安全和权限(Security)：Elasticsearch支持基于角色的访问控制(RBAC)和基于身份的访问控制(IBAC)。
监控(Monitoring)和日志(Logs)：Elasticsearch提供了监控工具，可以查看集群的健康状况、性能指标和日志。
更新(Update)：更新已索引的文档。
删除(Delete)：删除已索引的文档。
批量(Bulk)操作：执行批量操作，如索引或删除多个文档。
轮询(Rollover)：当您需要定期替换更新的索引时，可以使用索引滚动。
分页(Pagination)：在搜索结果中，可以使用from和size参数进行分页。
排序(Sorting)：在搜索结果中，可以根据字段排序。
脚本(Scripting)：在文档上执行脚本。
数据流(Data Stream)：连续的索引，用于无限期存储数据。
时间序列(Time Series)：Elasticsearch提供了时间序列功能，用于快速插入和查询时间序列数据。
机器学习(Machine Learning)：Elasticsearch提供了机器学习功能，可以在数据中发现模式和趋势。
图形(Graph)：Elasticsearch提供了图形相关的功能，可以用来索引和搜索图形数据。
安全和配置(Security & Configuration)：配置Elasticsearch的安全性和网络设置。
集成(Integration)：Elasticsearch可以与许多其他系统集成，如数据库

2024-08-14

由于原始代码已经提供了一个完整的工程，下面我将提供一个核心函数的简化示例，展示如何在Zynq-7000系列的FPGA中使用VPS实现图像缩放。




// 图像缩放模块
module image_scaler(
    input clk,
    input rst,
    // 输入图像接口
    input [7:0] in_pixels,
    input in_valid,
    output reg in_ready,
    // 输出图像接口
    output reg [7:0] out_pixels,
    output reg out_valid,
    input out_ready
);
 
// 缩放系数
parameter SCALE_X = 2; // 水平方向缩放因子
parameter SCALE_Y = 2; // 垂直方向缩放因子
 
// 内部信号声明
reg [31:0] in_cnt; // 输入像素计数器
reg [31:0] out_cnt; // 输出像素计数器
reg [31:0] scale_cnt; // 缩放计数器
reg in_pixels_r; // 输入像素寄存
 
// 水平方向缩放逻辑
always @(posedge clk) begin
    if (rst) begin
        in_cnt <= 0;
        in_pixels_r <= 0;
        scale_cnt <= 0;
    end else if (in_valid && in_ready) begin
        if (in_cnt < SCALE_X - 1) begin
            in_cnt <= in_cnt + 1;
            in_pixels_r <= in_pixels;
        end else begin
            in_cnt <= 0;
            scale_cnt <= scale_cnt + 1;
            if (scale_cnt < SCALE_Y - 1) begin
                in_pixels_r <= in_pixels_r;
            end else begin
                in_pixels_r <= 0;
                scale_cnt <= 0;
            end
        end
    end
end
 
// 输出信号控制
always @(posedge clk) begin
    if (rst) begin
        out_valid <= 0;
        out_pixels <= 0;
    end else if (scale_cnt == SCALE_Y - 1 && out_ready) begin
        out_valid <= 1;
        out_pixels <= in_pixels_r;
    end else if (out_valid && out_ready) begin
        out_valid <= 0;
        out_pixels <= 0;
    end
end
 
assign in_ready = (in_cnt < SCALE_X - 1);
 
endmodule

这段代码展示了如何在FPGA内部使用计数器来控制图像缩放的过程。在这个简化的例子中，我们假设水平和垂直方向的缩放因子已知且相同。代码中包含了基本的同步和流控制逻辑，以确保数据流能够正确地通过VPS。在实际的应用中，可能需要更复杂的逻辑来处理不同的缩放比例和边界条件。