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.xmlbuild.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
  1. 接下来,在项目根目录下创建一个 .eslintrc.jseslint.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
  ],
};
  1. 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。
  2. 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-plusunplugin-auto-import的版本与ViteVue 3兼容。
  3. 插件顺序错误:确保unplugin-auto-importvite.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.jsautoImport插件的配置,确保它被正确配置。
  2. 更新element-plusunplugin-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"
}

your_index_name替换为你的索引名,some_fieldsome_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。




import redis
from elasticsearch import Elasticsearch
from latentfactor import LatentFactorModel
 
# 连接 Redis 和 Elasticsearch
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
es = Elasticsearch(hosts=['localhost:9200'])
 
# 根据用户ID获取用户的偏好
def get_user_preferences(user_id):
    # 假设我们已经有方法来从 Redis 或 Elasticsearch 获取用户偏好
    # 这里仅为示例,直接返回固定的偏好列表
    return [1, 2, 3, 4, 5]
 
# 根据药房的状态更新状态
def update_drugstore_status(drugstore_id, status):
    # 假设我们已经有方法来更新 Elasticsearch 中药房的状态
    # 这里仅为示例,直接打印更新操作
    print(f"Drugstore {drugstore_id} is now {'open' if status else 'closed'}")
 
# 根据用户偏好和药房状态分配药房
def allocate_drugstore(user_id):
    # 获取用户偏好
    user_preferences = get_user_preferences(user_id)
    # 获取所有药房的状态
    drugstore_status = redis_client.hgetall('drugstore_status')
    # 使用 Latent Factor 模型进行药房分配
    model = LatentFactorModel()
    recommended_drugstores = model.recommend(user_preferences, drugstore_status)
    # 更新药房状态为已分配
    for drugstore_id in recommended_drugstores:
        update_drugstore_status(drugstore_id, status=False)
    return recommended_drugstores
 
# 示例:为用户ID为'user123'的用户分配药房
allocate_drugstore('user123')

这个示例代码展示了如何使用假设的get_user_preferencesupdate_drugstore_status函数来模拟从Redis和Elasticsearch获取用户偏好以及更新药房状态的过程。allocate_drugstore函数使用了一个假设的LatentFactorModel来根据用户偏好和药房状态进行药房分配,并打印出处理过程。这个示例仅为教学展示,并不表示真实环境中的完整解决方案。

Git是一个开源的分布式版本控制系统,用以有效、高效地处理从小型到大型项目的版本管理。Git仓库可以公开或私有,公开的仓库可以让任何人访问,而私有的则需要特定的权限。

在Git中,有一个概念叫做“公开 upstream”,通常指的是一个开源项目的原始仓库,任何人都可以访问并基于它进行修改或贡献代码。

如果你想将你的Git仓库公开,你可以按照以下步骤操作:

  1. 创建一个新的公开仓库:



# 在GitHub上
git init
git remote add origin https://github.com/username/repository.git
git push -u origin master
  1. 将现有的本地仓库变更为公开:

首先,确保你已经有一个Git仓库,并已经有了一些提交(commit)。

然后,你可以通过以下步骤将你的仓库公开:

  • 登录到GitHub(或其他Git托管服务)。
  • 创建一个新的仓库,确保不要勾选“Initialize this repository with a README”选项。
  • 在终端中,将远程仓库添加到你的本地仓库配置中。



git remote add origin https://github.com/username/repository.git
  • 推送你的本地分支和设置远程仓库。



git push -u origin master

这样,你的Git仓库就变成了公开的。任何有适当权限的用户都可以访问和克隆这个公开的仓库。

注意:确保不要在公开的仓库中存储敏感信息,例如密码、API密钥等。

倒排索引是Elasticsearch的核心。它允许在文档集合中快速检索包含特定项(例如单词)的文档。

倒排索引的构建过程如下:

  1. 文档分割:将文档内容分割成单独的词(或者称为Term)。
  2. 创建词典:对所有词进行排序并创建索引。
  3. 创建倒排列表:记录每个词出现的文档集合。

例如,对于以下两个文档:

文档1: "Elasticsearch is a distributed, RESTful search engine"

文档2: "Elasticsearch is fast, distributed, scalable"

创建倒排索引如下:

词典(terms):

  • "a"
  • "distributed"
  • "elasticsearch"
  • "fast"
  • "is"
  • "restful"
  • "scalable"
  • "search"
  • "engine"

倒排列表(postings list):

  • "Elasticsearch": [1, 2]
  • "is": [1, 2]
  • "a": [1]
  • "distributed": [1, 2]
  • "fast": [2]
  • "restful": [1]
  • "scalable": [2]
  • "search": [1]
  • "engine": [1]

在Elasticsearch中,倒排列表称为Inverted Index,它是一个数据结构,用于快速检索包含特定词条的文档。

以上就是Elasticsearch倒排索引的基本概念和构建过程。在实践中,Elasticsearch会进一步优化倒排列表,例如,通过区间查询优化大量重复值的存储,通过前缀编码等方式减少索引的大小等等。