Spring Boot 整合 Elasticsearch 的方法有很多种,以下是一种常见的方法:

  1. 添加依赖

    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>
  1. 配置 Elasticsearch

    application.propertiesapplication.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
  1. 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
}
  1. 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
}
  1. 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
}
  1. 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_sourcesort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。




# 设置Git用户名和邮箱
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your.email@example.com"
 
# 创建新仓库
git init
 
# 克隆远程仓库
git clone https://github.com/username/repository.git
 
# 查看当前仓库状态
git status
 
# 添加文件到暂存区
git add <file>
git add .
 
# 提交暂存区内容到本地仓库
git commit -m "Commit message"
 
# 推送到远程仓库
git push origin <branch>
 
# 拉取远程仓库的新变化
git pull
 
# 分支操作
git branch
git branch <branch>
git checkout <branch>
git merge <branch>
 
# 解决合并冲突
# 当合并分支时,如果两个分支修改了同一部分代码,Git无法自动合并,需手动解决冲突。
# 1. 查看冲突文件
git status
# 2. 编辑文件解决冲突
# 3. 标记冲突为已解决
git add <conflicted_file>
# 4. 继续合并
git commit -m "Merge branch with conflict resolution"
 
# 查看提交历史
git log
 
# 撤销操作
# 撤销工作区的修改
git checkout -- <file>
# 撤销暂存区的修改
git reset HEAD <file>
# 撤销提交,保留改动
git revert <commit>
 
# 删除文件
git rm <file>
 
# 设置Git的可视化工具
git config --global core.editor "code --wait"
 
# 设置Git的对象库的优化周期
git config --global gc.auto 256

这个代码示例提供了一些常见的Git操作,包括设置用户信息、克隆仓库、添加文件、提交更改、推送到远程、解决合并冲突、查看日志、撤销更改、删除文件等。这些操作是开发者在日常使用Git进行版本控制时最常用的命令。




// 以下是Brandes算法的核心函数,用于计算无向图中节点最短路径长度之和。
// 假设图以邻接矩阵的形式给出,其中distTo[v]存储从源节点到v的最短路径长度,
// 而edgeTo[v]记录了从源节点到v的路径上的前一个节点。
 
public void shortestPathLengths(boolean[] s, int V) {
    IndexMinPQ<Double> pq = new IndexMinPQ<>(V);
    for (int v = 0; v < V; v++) {
        if (s[v]) {
            distTo[v] = 0.0;
            pq.insert(v, 0.0);
        } else {
            distTo[v] = Double.POSITIVE_INFINITY;
        }
        edgeTo[v] = -1;
    }
 
    while (!pq.isEmpty()) {
        int v = pq.delMin();
        for (Edge e : G.adj(v)) {
            int w = e.other(v);
            if (Double.POSITIVE_INFINITY == distTo[w]) {
                distTo[w] = distTo[v] + e.weight();
                edgeTo[w] = v;
                pq.insert(w, distTo[w]);
            }
        }
    }
}

这段代码实现了Brandes算法的核心部分,用于计算给定源节点的最短路径长度。它使用了一个索引最小优先队列来有效地维护当前最短路径长度的节点。在实际应用中,需要先初始化distToedgeTo数组,并根据需要调整IndexMinPQ的实现。

Camunda Zeebe 是一个用于微服务的高性能分布式业务流程引擎,它专注于性能、可伸缩性和低延迟。在这个问题中,我们将关注于 Zeebe 的 Partitions 和 Internal Processing 概念。

Partitions

Zeebe 使用分区的概念来提高系统的可伸缩性和容错性。每个分区都是一个独立的服务实例,可以部署在不同的节点上。当流程实例或作业被创建时,Zeebe 会根据指定的分区键来决定将其分配到哪个分区。

Internal Processing

Internal Processing 是指 Zeebe 引擎内部如何处理流程定义、流程实例和作业的创建、激活和完成等。

以下是一个简化的示例,描述了如何在代码中创建一个流程定义和启动一个流程实例:




// 创建一个Zeebe客户端
ZeebeClient client = ZeebeClient.newClientBuilder()
                                 .withPort(26500)
                                 .build();
 
// 部署一个流程定义
DeploymentEvent deploymentEvent = client.newDeployCommand()
                                        .addResourceFromClasspath("order-process.bpmn")
                                        .send()
                                        .join();
 
// 启动一个流程实例
ProcessInstanceEvent processInstanceEvent = client.newCreateProcessInstanceCommand()
                                                 .bpmnProcessId("order-process")
                                                 .send()
                                                 .join();
 
// 打印流程实例ID
System.out.println("流程实例ID: " + processInstanceEvent.getProcessInstanceKey());
 
// 关闭客户端
client.close();

在这个示例中,我们首先创建了一个Zeebe客户端,然后使用该客户端部署了一个名为 "order-process.bpmn" 的流程定义。接着,我们启动了一个流程实例,并打印了流程实例的键。最后,我们关闭了客户端。

这个示例展示了如何与Zeebe进行交互,并且如何在代码中处理流程定义和流程实例。在实际应用中,你需要根据自己的需求来调整这个示例代码。

在Linux上使用git将本地仓库的代码远程推送至Gitee托管,你需要执行以下步骤:

  1. 打开终端。
  2. 切换到你的本地仓库的目录。
  3. 初始化本地仓库(如果尚未初始化)。
  4. 添加文件到暂存区。
  5. 提交更改到本地仓库。
  6. 将本地仓库的更改推送到Gitee。

以下是具体的命令:




cd /path/to/your/local/repo  # 切换到你的本地仓库目录
 
# 如果尚未初始化本地仓库,执行以下命令
git init
 
# 添加文件到暂存区
git add .
 
# 提交更改到本地仓库
git commit -m "Your commit message"
 
# 添加Gitee仓库的URL作为远程仓库
git remote add origin https://gitee.com/your_username/your_repo.git
 
# 推送本地仓库的更改到Gitee
git push -u origin master  # 推送到主分支,如果你是推送到其他分支,将master替换为相应分支名

确保将https://gitee.com/your_username/your_repo.git替换为你的Gitee仓库的实际URL,并将Your commit message替换为你的提交信息。如果你的分支名称不是master,请将master替换为实际的分支名。

报错解释:

这个错误通常表示Docker容器中的Elasticsearch实例启动后,Elasticsearch服务没有正确运行,或者无法正确地确认其健康状态。可能的原因包括配置问题、资源限制、权限问题或网络问题等。

解决方法:

  1. 检查Elasticsearch容器的日志:

    使用命令 docker logs [container_id_or_name] 查看容器的输出日志,寻找具体的错误信息。

  2. 检查Elasticsearch配置:

    确保Elasticsearch的配置文件(例如elasticsearch.yml)中的设置正确无误,并且与你的环境兼容。

  3. 检查资源分配:

    确保Docker容器有足够的内存和CPU资源来运行Elasticsearch。可以通过调整容器的内存和CPU限制来解决资源不足的问题。

  4. 检查网络配置:

    如果Elasticsearch在网络模式下运行,确保网络配置正确,并且没有防火墙或安全组规则阻止必要的通信。

  5. 检查权限问题:

    确保Elasticsearch的数据和工作目录有正确的权限,容器内的Elasticsearch用户可以访问这些目录。

  6. 检查Elasticsearch版本兼容性:

    如果你使用的是特定版本的Elasticsearch,确保Docker镜像与Elasticsearch版本兼容。

  7. 重启Elasticsearch容器:

    如果配置和资源都没有问题,尝试重启Elasticsearch容器,有时候简单的重启就能解决问题。

  8. 查看官方文档和社区支持:

    如果以上步骤都不能解决问题,查看Elasticsearch官方文档中关于故障排除的部分,或者在Elasticsearch社区寻求帮助。

Git是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效、高效地处理从小型到大型项目的版本管理。以下是一些Git的基本命令和操作:

  1. 安装Git

首先,你需要在你的计算机上安装Git。你可以从Git的官方网站下载安装程序:https://git-scm.com/downloads

  1. 配置Git

安装Git后,你需要配置你的用户名和邮箱,这样Git就可以知道是谁进行了提交。




git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "youremail@example.com"
  1. 创建仓库

你可以使用以下命令在新目录中创建一个新的Git仓库:




mkdir my_repo
cd my_repo
git init
  1. 检出仓库

如果你想从现有的Git仓库检出代码,可以使用以下命令:




git clone https://github.com/user/repo.git
  1. 创建和切换分支

Git分支可以让你在不影响主分支的情况下进行试验和开发。




git branch new-branch
git checkout new-branch

或者,你可以在创建新分支的同时切换到该分支:




git checkout -b new-branch
  1. 添加和提交更改

当你对文件进行更改后,你可以使用以下命令将更改添加到暂存区,并提交到你的仓库:




git add .
git commit -m "Commit message"
  1. 推送更改

当你想将你的更改推送到远程仓库时,你可以使用以下命令:




git push origin your-branch
  1. 拉取更改

如果其他人已经推送了更改,你可以使用以下命令将这些更改拉取到你的本地仓库:




git pull origin your-branch
  1. 合并分支

如果你已经在一个分支上完成了工作,你可以使用以下命令将其合并到主分支:




git checkout master
git merge new-branch
  1. 查看状态和历史

这些命令可以帮助你查看当前的仓库状态和提交历史:




git status
git log

这些是Git的基本命令和操作。随着你的学习和实践,你将会熟悉更多的Git命令和技巧。

在Spring Boot中,你可以使用Spring Data Elasticsearch来操作ES进行各种复杂查询。以下是一些常见的操作:

  1. 创建Repository接口,继承ElasticsearchRepository。



public interface MyElasticsearchRepository extends ElasticsearchRepository<MyEntity, String> {
    // 自定义查询方法
    List<MyEntity> findByName(String name);
}
  1. 使用ElasticsearchTemplate或者ElasticsearchRestTemplate进行复杂查询。



@Autowired
private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
 
public List<MyEntity> complexQuery(String queryString) {
    SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
        .withQuery(queryStringQuery(queryString))
        .build();
    return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, MyEntity.class);
}
  1. 使用Elasticsearch的QueryBuilders构建复杂查询。



public List<MyEntity> complexQuery(String name, int age) {
    BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery()
        .must(QueryBuilders.matchQuery("name", name))
        .must(QueryBuilders.matchQuery("age", age));
 
    SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
        .withQuery(boolQueryBuilder)
        .build();
 
    return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, MyEntity.class);
}
  1. 使用SearchSourceBuilder构建更复杂的查询。



public List<MyEntity> complexQueryWithFunctionScore(String name, int age) {
    SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
    searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.boolQuery()
        .must(QueryBuilders.matchQuery("name", name))
        .must(QueryBuilders.matchQuery("age", age)));
 
    searchSourceBuilder.sort(new FieldSortBuilder("age").order(SortOrder.ASC));
 
    searchSourceBuilder.trackScores(true);
 
    SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
        .withSource(searchSourceBuilder)
        .build();
 
    return elasticsearchTemplate.queryForList(searchQuery, MyEntity.class);
}
  1. 使用Elasticsearch的Aggregation进行聚合查询。



public Map<String, Aggregation> aggregationQuery(String name) {
    SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
        .withQuery(QueryBuilders.matchQuery("name", name))
        .addAggreg