这个问题似乎是一个翻译错误或者是一个特定软件的命令问题。因为在编程领域，我们通常不会使用“从”开始一个命名函数或变量，而且这个命令的语法也看起来不正确。

如果你是在询问如何在编程中创建一个可调整大小的圆形或球形面，那么这个问题可能更适合在图形学或计算机图形编程社区。在这个情况下，你可能想要在3D建模软件中创建一个可调整大小的圆环或球面。

以下是一个使用Python和一些流行的3D库（如VTK）创建可调整大小的圆形面的例子：

import vtk
 
# 创建一个圆环
circle = vtk.vtkRegularPolygonSource()
circle.SetNumberOfSides(30) # 设置为30边形，可以修改为你需要的边数
circle.SetRadius(5)         # 设置圆环的半径
circle.SetCenter(0, 0, 0)   # 设置圆环的中心点
circle.SetNormal(0, 0, 1)   # 设置圆环的法向量
 
# 创建一个表面变形的过滤器
resize = vtk.vtkTransformPolyDataFilter()
resize.SetInputConnection(circle.GetOutputPort())
resize.SetTransform(vtk.vtkTransform())
 
# 设置变形的比例
def resizeFace(scale):
    transform = resize.GetTransform()
    transform.Scale(scale, scale, scale) # 在这里，我们只是简单地按比例缩放
    resize.Update()
 
# 调整大小
resizeFace(2) # 比例因子为2，表示面将扩大为原始大小的2倍

在这个例子中，我们使用了VTK的vtkRegularPolygonSource来创建一个圆环，然后使用vtkTransformPolyDataFilter来变换这个圆环。我们定义了一个函数resizeFace来设置圆环的缩放比例。

请注意，这只是一个简单的例子，实际上创建和调整3D模型的复杂性远远超出了这个范围。如果你需要更具体的帮助，请提供更多的上下文信息。

import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.Request;
import org.elasticsearch.client.Response;
 
public class ElasticsearchExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建RestClientBuilder
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
 
        // 通过builder构建RestClient
        try (RestClient restClient = builder.build()) {
            // 创建一个请求，指定HTTP方法和索引库名
            Request request = new Request("GET", "/my_index");
 
            // 执行请求并获取响应
            Response response = restClient.performRequest(request);
 
            // 打印响应的状态行和响应体
            System.out.println(response.getStatusLine());
            System.out.println(EntityUtils.toString(response.getEntity()));
        }
    }
}

这段代码使用了Elasticsearch的RestClient来执行一个HTTP GET请求，以获取名为"my\_index"的索引库的信息。它首先构建了一个RestClientBuilder，并指定了Elasticsearch节点的地址和端口。然后，它创建了一个Request对象，并指定了请求的方法和索引库名。最后，它使用RestClient发送了请求，并打印了响应的状态行和内容。这个例子展示了如何使用RestClient与Elasticsearch进行交互。

在IDEA中配置Git管理提交代码，可以通过图形界面完成大部分操作，避免使用繁琐的命令行指令。以下是配置Git并在IDEA中提交代码的基本步骤：

1. 安装并配置Git：

   • 确保Git已经安装在你的计算机上。
   • 在IDEA的Settings/Preferences中配置Git的路径。
2. 在IDEA中打开或创建一个项目。

3. 配置版本控制系统：

   • 在IDEA的右下角，点击Git的图标（通常是一个人形图标）。
   • 选择 "Add" 或 "Manage Remotes"，配置远程仓库地址。
4. 创建或修改代码文件。

5. 使用IDEA的Version Control工具栏提交代码：

   • 点击 "+" 或 "Commit" 按钮开始提交流程。
   • 选择要提交的文件或修改。
   • 填写提交信息，并选择提交类型（例如，"New Feature"）。
   • 点击 "Commit and Push" 按钮进行提交和推送到远程仓库。

IDEA会自动处理大部分Git操作，避免直接使用命令行指令。如果需要更高级的操作，可以使用Terminal窗口输入Git命令。

整合Spring Boot 3和Elasticsearch 8，你需要做以下几步：

1. 确保你的Spring Boot版本支持Elasticsearch 8。
2. 添加Elasticsearch依赖到你的pom.xml或build.gradle文件。
3. 配置Elasticsearch客户端。
4. 创建Repository接口。
5. 使用Elasticsearch模板进行搜索。

以下是一个简单的例子：

pom.xml依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

application.properties配置

spring.data.elasticsearch.client.reactive.endpoints=localhost:9200
spring.elasticsearch.rest.uris=http://localhost:9200

ElasticsearchRepository接口

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

实体类

import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
 
@Document(indexName = "my_index")
public class MyEntity {
    @Id
    private String id;
    // 其他属性和getter/setter
}

使用Repository进行搜索

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class MyEntitySearchService {
 
    @Autowired
    private MyEntityRepository repository;
 
    public List<MyEntity> searchByName(String name) {
        return repository.findByName(name);
    }
}

请注意，这只是整合Elasticsearch 8和Spring Boot 3的一个非常基本的例子。根据你的应用需求，你可能需要定义更多的配置和自定义查询。

在 ESLint 版本 9 之后，配置 ESLint 需要通过新的配置文件 .eslintrc.js 或者 eslint.config.js。以下是一个基本的配置示例：

1. 首先，确保你已经安装了 ESLint 9 或更高版本：

npm install eslint@latest --save-dev

2. 接下来，在项目根目录下创建一个 .eslintrc.js 或 eslint.config.js 文件，并初始化配置：

// .eslintrc.js 或 eslint.config.js
module.exports = {
  env: {
    browser: true,
    es2021: true,
  },
  extends: [
    'eslint:recommended',
    // 其他插件或扩展
  ],
  parserOptions: {
    ecmaVersion: 12,
    sourceType: 'module',
  },
  rules: {
    // 自定义规则
  },
  overrides: [
    // 特定文件或目录的规则覆盖
  ],
};

3. 根据你的项目需求，配置 env 环境、extends 继承的规则、parserOptions 解析器选项以及 rules 自定义规则。
4. 运行 ESLint 来检查代码质量：

npx eslint yourfile.js

替换 yourfile.js 为你想要检查的文件名。如果你想要在 git commit 时自动运行 ESLint，可以在 package.json 中添加以下脚本：

{
  "scripts": {
    "lint": "eslint .",
    "commit": "git-cz"
  },
  "husky": {
    "hooks": {
      "pre-commit": "npm run lint"
    }
  }
}

然后安装 husky 以管理 git 钩子：

npm install husky --save-dev

以上步骤提供了一个基本的 ESLint 配置流程，适用于 ESLint 版本 9 及以后。

自从CommonJS和ES Modules在Node.js中可以互相兼容以来，这两种模块系统的互操作性已经得到了显著改善。在Node.js中，你现在可以在相同的项目中混合使用这两种模块系统，而不会遇到之前的问题。

例如，如果你想在CommonJS模块中导入一个ES Module，你可以使用.js扩展名并在import语句中使用require函数：

// ES Module (example.js)
export function hello() {
  return 'Hello, world!';
}
 
// CommonJS (index.js)
const example = require('./example.js');
console.log(example.hello()); // 输出: Hello, world!

反过来，在ES Module中导入CommonJS模块时，你可以直接使用import语句，但需要确保CommonJS模块可以被正确地转换为ES Module。这通常是通过在文件顶部添加"type": "module"到包的package.json或者使用.mjs扩展名来实现的。

// CommonJS (logger.cjs)
module.exports = {
  log: (message) => console.log(message);
};
 
// ES Module (index.js)
import logger from './logger.cjs';
logger.log('Hello, world!'); // 输出: Hello, world!

在实际的应用程序中，你可以混合使用这两种模块系统，并且可以使用转换工具（如esm）来确保CommonJS模块可以以ES Module的形式被导入。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 假设Elasticsearch实例已经创建并连接到集群
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的索引阻塞策略
def create_new_index_block_policy(policy_name: str, repo_name: str, snapshot_name: str, index_patterns: list):
    now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ")
    policy = {
        "policy": {
            "description": "Block all writes to specific indices",
            "default_state": "block_writes",
            "states": [
                {
                    "name": "block_writes",
                    "actions": [
                        {
                            "replica_count": {
                                "action": "none"
                            }
                        },
                        {
                            "read_only": {
                                "action": "block"
                            }
                        },
                        {
                            "allocate": {
                                "number_of_replicas": 0,
                                "include": {
                                    "box_type": ["hot", "warm"]
                                }
                            }
                        }
                    ],
                    "transitions": [
                        {
                            "state_name": "delete",
                            "condition": {
                                "description": "Move to delete when snapshot completed",
                                "min_index_age": "1d"
                            }
                        }
                    ]
                },
                {
                    "name": "delete",
                    "actions": [
                        {
                            "delete": {
                                "delete_searchable_snapshot": True
                            }
                        }
                    ],
                    "transitions": []
                }
            ],
            "ism_template": {
                "index_patterns": index_patterns,
                "priority": 100,
                "last_updated": now,
                "schema_version": 1
            }
        }
    }
    # 创建策略
    es.transport.perform_request('PUT', f'/_ism/policies/{policy_name}', body=policy)
 
# 调用函数创建一个新的索引阻塞策略

报错原因可能是由于以下几个原因导致的：

1. 插件配置不正确：检查vite.config.js中是否正确配置了autoImport插件。
2. 版本不兼容：确保element-plus和unplugin-auto-import的版本与Vite和Vue 3兼容。
3. 插件顺序错误：确保unplugin-auto-import在vite.config.js中的插件数组中是最先加载的。
4. 导入语句错误：检查是否正确使用了ElMessage组件的导入语句。

解决方法：

1. 核查vite.config.js中autoImport插件的配置，确保它被正确配置。
2. 更新element-plus和unplugin-auto-import到最新兼容版本。
3. 调整插件加载顺序，确保autoImport插件是数组中的第一个。
4. 确保使用正确的导入语句，例如：import { ElMessage } from 'element-plus'。

如果以上步骤无法解决问题，可以查看项目的日志输出或控制台错误信息，以获取更具体的错误提示，进一步定位和解决问题。

# 假设您已经有了Elasticsearch集群和Kibana服务器的基础配置。
 
# 1. 安装Elasticsearch集群
# 以下是一个基本的Elasticsearch集群配置示例（确保修改配置文件以适应您的环境）
 
# 在所有Elasticsearch节点上安装Elasticsearch
sudo apt-get install elasticsearch
 
# 修改配置文件 /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.name: my-cluster
node.name: node-1
network.host: 192.168.1.1
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.1", "192.168.1.2"]
 
# 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch
sudo systemctl enable elasticsearch
 
# 2. 安装和配置Kibana
# 安装Kibana
sudo apt-get install kibana
 
# 修改配置文件 /etc/kibana/kibana.yml
server.host: "192.168.1.3"
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.1.1:9200", "http://192.168.1.2:9200"]
 
# 启动Kibana服务
sudo systemctl start kibana
sudo systemctl enable kibana
 
# 3. 安装和配置Kafka
# 安装Kafka
sudo apt-get install kafka
 
# 配置Kafka连接到Elasticsearch（需要Elasticsearch-Hadoop连接器）
# 下载并配置Elasticsearch-Hadoop连接器
 
# 4. 配置Filebeat或Logstash作为数据源发送到Kafka
# 安装Filebeat或Logstash
# 配置Filebeat或Logstash以将日志发送到Kafka

这个示例提供了一个简化的指南，用于在Ubuntu系统上安装和配置Elasticsearch集群、Kibana和Kafka。在实际部署中，您需要根据自己的网络配置、硬件资源和安全要求来调整配置文件。同时，确保安装和配置了必要的安全措施，比如SSL/TLS加密和访问控制。

在Elasticsearch中启用和使用SQL功能，你需要使用Elasticsearch SQL REST API或者通过JDBC。以下是一个使用REST API的例子：

首先，确保你的Elasticsearch集群已经启用了SQL功能。在Elasticsearch 6.3.0及以上版本，SQL功能默认启用。如果需要，可以通过以下命令在elasticsearch.yml文件中启用：

xpack.sql.enabled: true

然后，使用如下REST API格式发送一个POST请求到_sql?format=json端点：

POST /_sql?format=json
{
  "query": "SELECT * FROM \"your_index_name\" WHERE some_field = 'some_value' LIMIT 10"
}

将your_index_name替换为你的索引名，some_field和some_value替换为你的查询条件。LIMIT 10是限制返回结果的条数。

如果你使用的是Elasticsearch客户端库，例如Java的RestHighLevelClient，你可以像下面这样使用SQL：

RestHighLevelClient client; // 初始化你的client
 
SqlQueryBuilder query = new SqlQueryBuilder(
    "SELECT * FROM \"your_index_name\" WHERE some_field = 'some_value' LIMIT 10");
 
SearchSqlRequestBuilder sqlRequest = new SearchSqlRequestBuilder(client);
sqlRequest.setSqlQuery(query);
 
SearchResponse response = sqlRequest.get();

确保你的Elasticsearch集群开启了CROSS CLUSTER SEARCH功能，如果你在跨集群查询。

请注意，Elasticsearch SQL功能可能不支持所有标准SQL语法，具体取决于你的Elasticsearch版本和安装的插件。