这是一个典型的以搜索为核心的大规模数据处理问题，可以使用Elasticsearch来解决。以下是一个简化的解决方案：

1. 数据预处理：将订单数据导入Elasticsearch，确保合理地映射索引和字段。
2. 查询优化：使用Elasticsearch的查询DSL进行复杂查询，并根据业务需求调整相关性得分。
3. 集群管理：根据数据量和查询需求规划Elasticsearch集群的部署和配置。

以下是一个简单的Elasticsearch查询示例，假设我们有一个包含订单信息的索引orders：

GET /orders/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "status": "completed"
          }
        },
        {
          "range": {
            "order_date": {
              "gte": "now-1d/d",
              "lt": "now/d"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "sort": [
    {
      "order_date": {
        "order": "desc"
      }
    }
  ],
  "size": 10000
}

这个查询会搜索状态为completed且订单日期为过去24小时内的订单，并按订单日期降序排列，返回前10000个结果。这样的查询可以满足大规模数据的快速查询需求。

在Docker中搭建Elasticsearch集群，可以使用Elasticsearch官方提供的Docker镜像。以下是一个简单的步骤指南和示例配置：

1. 准备docker-compose.yml文件:

version: '3.2'
 
services:
  es01:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - esnet
 
  es02:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - esdata02:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - esnet
 
volumes:
  esdata01:
    driver: local
  esdata02:
    driver: local
 
networks:
  esnet:
    driver: bridge

2. 运行Docker Compose:

docker-compose up

这将启动两个Elasticsearch节点，它们将组成一个集群。你可以通过http://localhost:9200访问其中一个节点，它会显示集群的健康状态和其他信息。

注意：

• 确保你有足够的内存和CPU资源来运行Elasticsearch容器。
• 使用相同的配置环境变量来保证集群的正常工作。
• 如果你打算在生产环境中使用，请考虑使用更多的Elasticsearch节点，并且配置应该根据你的需求和基础设施进行调整。

由于提供的信息不足以明确指出一个具体的代码问题，我将提供一个概述性的解答和相关的代码示例。

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，它被广泛用于全文搜索、结构化搜索和分析用例。

以下是一个创建Elasticsearch索引的基本示例，使用Elasticsearch的Python客户端：

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch集群
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 定义索引的映射
mapping = {
    'properties': {
        'message': {
            'type': 'text'
        },
        'user_id': {
            'type': 'keyword'
        },
        'age': {
            'type': 'integer'
        }
    }
}
 
# 创建索引
index_name = 'my_index'
es.indices.create(index=index_name, ignore=400, body=mapping)
 
# 添加文档到索引
doc = {
    'message': 'Hello Elasticsearch!',
    'user_id': '123',
    'age': 25
}
 
es.index(index=index_name, id=1, body=doc)
 
# 关闭Elasticsearch连接
es.close()

这段代码首先连接到Elasticsearch实例，然后定义了一个索引的映射，其中指定了文档的字段类型。接着，它创建了一个索引并添加了一个文档。最后，代码关闭了Elasticsearch的连接。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时可能需要处理更多的错误和配置选项。

为了解决这个问题，我们需要创建一个定期执行的脚本，该脚本会从MySQL数据库中删除记录，并从Elasticsearch中删除相应的记录。以下是一个简化的Python脚本示例，它演示了如何实现这一功能：

import pymysql
from elasticsearch import Elasticsearch
import schedule
import time
 
# 连接MySQL数据库
connection = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='password', db='database')
 
# 连接Elasticsearch
es = Elasticsearch(hosts=['localhost:9200'])
 
# 定义删除MySQL和Elasticsearch记录的函数
def delete_record():
    with connection.cursor() as cursor:
        # 假设我们有一个名为delete_record的存储过程
        cursor.callproc('delete_record')
        connection.commit()
 
    # 获取删除的记录ID
    deleted_ids = cursor.fetchall()
 
    # 删除Elasticsearch中的记录
    for id in deleted_ids:
        es.delete(index='your_index', id=id)
 
# 使用schedule库设置定时任务
schedule.every(10).minutes.do(delete_record)  # 每10分钟执行一次
 
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

在这个脚本中，我们首先建立了到MySQL和Elasticsearch的连接。然后定义了一个函数delete_record，它会执行数据库中的删除操作，并且获取已删除记录的ID。接下来，我们使用schedule库来定期执行这个函数。

请注意，这个示例假设你有一个名为delete_record的存储过程在MySQL中，它会删除记录并返回已删除记录的ID。此外，你需要根据你的Elasticsearch索引名和其他配置调整代码。

确保你已经安装了必要的Python库，如pymysql用于连接MySQL，elasticsearch用于连接Elasticsearch，以及schedule用于设置定时任务。

#include <TFT_eSPI.h>       // Hardware-specific library
#include <SPI.h>
 
TFT_eSPI tft = TFT_eSPI();  // Invoke custom library
 
// 字模数据，假设已经有了对应的字模数组
// 这里只是示例，你需要根据实际字模数组的名称和大小进行修改
#define FONT_HEIGHT 16
#define FONT_WIDTH 16
const unsigned short font_16_16[] = { /* ... */ };
 
void setup() {
  tft.init();
  tft.setRotation(1); // 设置屏幕旋转角度
 
  // 注册自定义字体
  tft.loadFont(font_16_16, FONT_HEIGHT, FONT_WIDTH);
}
 
void loop() {
  tft.fillScreen(TFT_BLACK); // 清屏
 
  // 使用自定义字体
  tft.setFont(font_16_16);
  tft.drawString("你好", 64, 32);
 
  delay(1000);
}

这段代码示例展示了如何在Processing 4环境中给TFT\_eSPI库添加自定义的中文字体。首先，需要有字模数据，然后在setup函数中初始化TFT屏幕并设置旋转角度，最后在loop函数中注册自定义字体并使用它来显示文本。注意，字模数据需要替换为实际的数组，并且字体的高度和宽度需要根据实际字模数组的大小来设置。

在Linux上安装ElasticSearch和FSCrawler的步骤如下：

1. 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
sudo systemctl start elasticsearch.service
sudo systemctl enable elasticsearch.service

2. 安装FSCrawler:

wget https://d1.awsstatic.com/release-notes/elastic-stack/Elasticsearch/7.10.0/release-notes-7.10.0.html
sudo rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
cat << EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/elastic-7.x.repo
[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
EOF
sudo yum install fscrawler

3. 配置FSCrawler并启动:

fscrawler generate-example-config > fscrawler-fs.yml
# 修改 fscrawler-fs.yml 配置文件以适合您的环境
fscrawler crawl --config fscrawler-fs.yml

请确保在执行上述命令时拥有相应的权限，并根据您的Linux发行版和ElasticSearch版本调整命令。

// 这是一个示例，展示了如何在Processing中创建和操作基本形状
 
// 设置窗口大小
size(400, 400);
 
// 创建一个圆形对象
Ellipse2D circle;
 
void setup() {
  // 初始化圆形的位置和大小
  circle = new Ellipse2D.Double(width/2-25, height/2-25, 50, 50);
}
 
void draw() {
  // 清除窗口
  background(255);
  
  // 绘制圆形
  stroke(0);
  fill(175);
  ellipse(circle.x + circle.width/2, circle.y + circle.height/2, circle.width, circle.height);
}
 
void mousePressed() {
  // 当鼠标点击时，移动圆形到点击位置
  circle.setFrame(mouseX-25, mouseY-25, 50, 50);
}

这段代码展示了如何在Processing中创建和操作一个圆形对象。通过鼠标点击事件，用户可以移动圆形到新的位置。代码中使用了Processing的几何形状类Ellipse2D，并且展示了如何通过构造函数和setFrame()方法来设置和修改形状的属性。

在CentOS 7上搭建Elasticsearch 7.7.0集群并启用X-Pack进行安全设置，以下是基本步骤：

1. 安装Java：

sudo yum install java-1.8.0-openjdk

2. 添加Elasticsearch用户：

sudo useradd elasticsearch

3. 下载并解压Elasticsearch：

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz
sudo tar xzf elasticsearch-7.7.0-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local/
sudo mv elasticsearch-7.7.0/ elasticsearch
sudo chown -R elasticsearch:elasticsearch elasticsearch

4. 配置Elasticsearch：

   编辑/usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml，添加或修改以下配置：

cluster.name: my-cluster
node.name: node-1
network.host: 192.168.1.10  # 替换为你的IP地址
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.10", "192.168.1.11"]  # 替换为集群节点IP
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]  # 根据你的节点名称配置
xpack.security.enabled: true

5. 启用Elasticsearch内存锁定，以确保只有一个Elasticsearch实例可以运行：

sudo /usr/local/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install --batch file:///usr/local/elasticsearch/lib/x-pack-ml/x-pack-ml-7.7.0.zip

6. 初始化密码：

sudo /usr/local/elasticsearch/bin/x-pack/setup-passwords interactive

7. 以elasticsearch用户启动Elasticsearch：

sudo su elasticsearch
cd /usr/local/elasticsearch
bin/elasticsearch -d

对于Kibana 7.4.0的安装与配置，请按以下步骤操作：

1. 下载并解压Kibana：

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz
sudo tar xzf kibana-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local/
sudo mv kibana-7.4.0/ kibana

2. 配置Kibana：

   编辑/usr/local/kibana/config/kibana.yml，添加或修改以下配置：

server.port: 5601
server.host: "192.168.1.10"  # 替换为你的IP地址
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.1.10:9200"]  # 替换为你的Elasticsearch节点地址
xpack.security.enabled: true

3. 启动Kibana：

cd /usr/local/kibana
bin/kibana

用户管理可以通过Kibana的Dev Tools进行，或者使用Elasticsearch的REST API。

注意：确保防火墙和安全组设置允许相应的端口（9200和5601）通过。

以上步骤仅提供了基本的集群搭建和用户管理步骤，根据实际需求，你可能需要进行额外的配置，比如设置数据和日志目录

在ElasticSearch中，Nested类型的数据允许你索引对象数组，并且能够对这些数组中的每个元素进行独立的查询。

以下是一个创建ElasticSearch索引并使用Nested类型的例子：

PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "nested_field": {
        "type": "nested"
      }
    }
  }
}

接下来，我们可以在nested_field字段中索引一些数据：

POST /my_index/_doc/1
{
  "nested_field": [
    {
      "name": "John",
      "age": 30
    },
    {
      "name": "Jane",
      "age": 25
    }
  ]
}

要查询嵌套字段中的特定元素，我们可以使用嵌套查询：

POST /my_index/_search
{
  "query": {
    "nested": {
      "path": "nested_field",
      "query": {
        "bool": {
          "must": [
            {
              "match": {
                "nested_field.name": "John"
              }
            },
            {
              "match": {
                "nested_field.age": 30
              }
            }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

这个查询会找到所有在nested_field中name字段为"John"并且age字段为30的文档。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch, RequestsHttpConnection
from requests_aws4auth import AWS4Auth
 
# 配置Elasticsearch连接
host = 'your-es-endpoint'  # 替换为你的ES端点
region = 'us-west-2'  # 替换为你的ES区域
service = 'es'
credentials = boto3.Session().get_credentials()
awsauth = AWS4Auth(credentials.access_key, credentials.secret_key, region, service, session_token=credentials.token)
 
# 创建Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch(
    hosts=[{'host': host, 'port': 443}],
    http_auth=awsauth,
    use_ssl=True,
    verify_certs=True,
    connection_class=RequestsHttpConnection
)
 
# 创建一个新的索引
res = es.indices.create(index='test-index', body={'settings': {'number_of_shards': 1}})
print(res)
 
# 添加一条文档到索引
doc = {
  'author': 'test-author',
  'text': 'Sample document',
  'timestamp': datetime.now()
}
res = es.index(index='test-index', id=1, body=doc)
print(res)
 
# 获取一条文档
res = es.get(index='test-index', id=1)
print(res)
 
# 搜索文档
res = es.search(index='test-index', query={'match': {'author': 'test-author'}})
print(res)

这段代码展示了如何使用Python的elasticsearch库和requests_aws4auth库来与AWS上的Elasticsearch服务进行交互。首先，我们配置了Elasticsearch客户端，并使用AWS4Auth进行身份验证。然后，我们创建了一个新的索引，添加了一条文档，获取了该文档，并执行了一个基本的搜索。这个例子涵盖了Elasticsearch的基本操作，并且可以作为开始使用Elasticsearch的开发者的起点。