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2024-08-25

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Elasticsearch--配置说明

2024-08-25

Elasticsearch 配置说明：

cluster.name: 设置集群名称，默认为 elasticsearch。
node.name: 设置节点名称，可以是任何字符串，默认是机器的主机名。
node.master: 是否允许该节点被选举为主节点，默认 true。
node.data: 是否存储数据，默认 true。
network.host: 设置绑定的网络接口，默认 localhost。
http.port: 设置对外服务的HTTP端口，默认 9200。
discovery.seed_hosts: 设置集群中的种子节点列表，新节点可以通过这些节点发现集群。
cluster.initial_master_nodes: 设置集群启动时的初始主节点列表。
gateway.recover_after_nodes: 设置集群中的多少个节点启动后开始数据恢复。
http.cors.enabled: 是否启用跨源资源共享，默认 false。
http.cors.allow-origin: 设置允许的跨源请求来源，默认不允许跨源请求。

示例配置（elasticsearch.yml）:




cluster.name: my-cluster
node.name: node-1
network.host: 192.168.1.1
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.10", "192.168.1.11"]
cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2"]
gateway.recover_after_nodes: 3
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

这个配置设置了集群名称、节点名称、网络绑定、对外服务端口、集群中的种子节点、集群启动时的主节点、数据恢复节点数量以及跨源资源共享的设置。

2024-08-25

在Elasticsearch中，管道聚合（Pipeline Aggregation）允许你在一个或多个其他聚合的基础上，进一步进行计算。这种聚合可以用于创建复杂的统计信息，如移动平均值、百分位数等。

以下是一个管道聚合的简单示例，它计算了一个日期范围内所有文档的平均分数，并且以30天为窗口计算过去2天的移动平均分数：




GET /exams/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "average_score": {
      "avg": {
        "field": "score"
      }
    },
    "moving_average": {
      "avg_bucket": {
        "buckets_path": "average_score",
        "window": 2,
        "shift": 30
      }
    }
  }
}

在这个例子中，avg聚合计算了所有文档的平均分数，并将其存储在average_score聚合中。avg_bucket聚合随后计算了过去30天内每2天的平均分数。window参数定义了移动平均的窗口大小，而shift参数表示每次移动的文档数量。这个查询不会返回任何文档，只会返回聚合结果。

2024-08-25

在Elasticsearch中，query 和 query_string 是两种常用的查询方式，用于根据指定的条件来匹配和查询文档。

query 查询：

query 查询是Elasticsearch中更为复杂和高级的查询方式，它可以构建各种复杂的查询，例如：布尔查询、范围查询、前缀查询、正则查询等。




GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        { "match": { "title": "Elasticsearch" }},
        { "match": { "content": "Elasticsearch" }}
      ],
      "filter": [
        { "term": { "status": "published" }},
        { "range": { "publish_date": { "gte": "2019-01-01" }}}
      ]
    }
  }
}

query_string 查询：

query_string 查询是Elasticsearch中较为基础的查询方式，它通过简单的查询语句来匹配文档。




GET /_search
{
  "query": {
    "query_string": {
      "default_field": "content",
      "query": "Elasticsearch"
    }
  }
}

在实际使用中，你可以根据你的查询需求选择合适的查询方式。如果你需要进行复杂的查询操作，比如组合多种条件、使用布尔操作等，query 查询可能更为适合。如果你只需要简单地根据一个或多个字段进行文本匹配，query_string 查询可能会更为直接和方便。

ElasticSearch 数据分片

2024-08-25

在ElasticSearch中，数据是分布式存储的，以便在多个节点上实现高可用性和负载均衡。数据分片是ElasticSearch中实现这一机制的方法。

数据分片是将数据分散到不同节点的过程，以便数据可以在多个节点上并行处理。每个分片都是一个ElasticSearch索引的子集，并且可以在集群中的不同节点之间移动。

创建索引时指定分片数量




PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 1
  }
}

在这个例子中，我们创建了一个名为my_index的索引，并设置了3个主分片和1个副本。

查看索引的分片信息




GET /_cat/shards

这个命令会显示集群中所有索引的分片信息。

如果需要更改现有索引的分片数量，可以使用以下命令




PUT /my_index/_settings
{
  "number_of_shards": 5
}

在这个例子中，我们将my_index索引的分片数量从3更改为5。

注意：更改分片数量是一个重要的操作，可能会影响集群的性能和数据的可用性，因此在执行此操作之前应仔细考虑。

分配分片

ElasticSearch会自动分配分片。但是，如果需要手动控制分片分配，可以使用以下命令




PUT /my_index/_settings
{
  "index.routing.allocation.total_shards_per_node": 2
}

在这个例子中，我们设置每个节点的最大分片数为2。

分配副本

副本是分片的副本，可以在主分片失败时提供冗余和高可用性。可以在创建索引时指定副本数量




PUT /my_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 3,
    "number_of_replicas": 2
  }
}

在这个例子中，我们设置my_index索引的副本数为2。

更改现有索引的副本数




PUT /my_index/_settings
{
  "number_of_replicas": 3
}

在这个例子中，我们将my_index索引的副本数从2更改为3。

以上就是ElasticSearch数据分片的基本操作。

2024-08-25

解释：

Lombok是一个Java库，它可以自动插入编辑器并构建工具，简化代码，例如自动化生成getter、setter等。当IDEA（IntelliJ IDEA）在编译时发现Lombok注解没有被正确处理，就可能会报出“Lombok Requires Annotation Processing”的错误。这通常意味着IDEA没有配置正确，以便在编译时启用Lombok的注解处理器。

解决方法：

确保你的项目中已经添加了Lombok依赖。
确保你的IDEA中安装了Lombok插件。
在IDEA的设置中启用注解处理：
- 打开Preferences（或者Settings）-> Build, Execution, Deployment -> Compiler -> Annotation Processors。
- 勾选“Enable annotation processing”选项。
- 确保“Store output relative to:”选项设置为正确的路径。
如果使用Maven或Gradle，确保相关依赖配置正确，并且没有任何冲突。
重启IDEA，重新编译项目。

如果以上步骤无法解决问题，请检查IDEA的日志文件以获取更多信息，或者尝试重新安装Lombok插件。

2024-08-25




// 导入必要的模块
const { ElasticSearchClient } = require('@nlpjs/core');
const { ElasticSearchTransport } = require('@nlpjs/elastic-search');
const { AzureFunction, Context } = require('azure-functions-runner');
 
// 创建 Azure Function
const index: AzureFunction = async function (context: Context, myTimer: any): Promise<void> {
    const timeStamp = new Date().toISOString();
 
    if (myTimer.isPastDue) {
        context.log('Function is running late!');
    }
    context.log(`Starting Elasticsearch index update function at ${timeStamp}`);
 
    try {
        // 初始化 Elasticsearch 客户端
        const settings = {
            host: process.env.ELASTICSEARCH_HOST,
            port: process.env.ELASTICSEARCH_PORT,
            index: process.env.ELASTICSEARCH_INDEX
        };
        const client = new ElasticSearchClient(new ElasticSearchTransport(settings));
 
        // 更新索引的逻辑
        const indexUpdated = await client.updateIndex();
        if (indexUpdated) {
            context.log('Elasticsearch index updated successfully');
        } else {
            context.log('Elasticsearch index update failed');
        }
    } catch (error) {
        context.log('Error updating Elasticsearch index:', error);
    }
    context.done();
};
 
module.exports = index;

这段代码演示了如何在 Azure Function App 中使用 Node.js 定时更新 Elasticsearch 索引。它首先检查是否函数运行迟了，然后记录开始执行的时间戳。接着，它尝试使用环境变量中的配置初始化 Elasticsearch 客户端，并调用 updateIndex 方法来更新索引。如果更新成功，它会记录成功的日志信息，如果失败，则会记录错误信息，并结束函数执行。

2024-08-25

要在Spring Boot项目中引入elasticsearch-rest-high-level-client，你需要在项目的pom.xml文件中添加相应的依赖。以下是一个基本的依赖配置示例：




<dependencies>
    <!-- 其他依赖... -->
 
    <!-- Elasticsearch High Level REST Client -->
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
        <version>7.10.2</version>
    </dependency>
 
    <!-- 引入Elasticsearch的核心客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
        <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
        <version>7.10.2</version>
    </dependency>
 
    <!-- 引入Elasticsearch的核心常用模块 -->
    <dependency>
        <groupId>org.elasticsearch</groupId>
        <artifactId>elasticsearch</artifactId>
        <version>7.10.2</version>
    </dependency>
 
    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>

确保你使用的版本与Elasticsearch服务器的版本相兼容。

接下来，你可以在Spring Boot应用中配置和使用RestHighLevelClient：




import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
 
@Configuration
public class ElasticsearchConfig {
 
    @Bean
    public RestHighLevelClient restHighLevelClient() {
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder);
        return client;
    }
}

在上面的配置中，我们定义了一个配置类ElasticsearchConfig，并在其中定义了一个Bean方法restHighLevelClient来创建和配置RestHighLevelClient实例。这个实例使用默认的构造函数通过9200端口连接到本地运行的Elasticsearch实例。

请根据你的实际Elasticsearch服务器地址和端口调整HttpHost对象的参数。在生产环境中，你可能需要配置额外的属性，例如连接超时、socket超时、认证信息等。

ES高级用法：DeleteByQueryRequest

2024-08-25

DeleteByQueryRequest 是 Elasticsearch 提供的一个功能，用于根据指定的查询条件删除文档。以下是一个使用 Java High Level REST Client 的示例代码：




import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.index.query.TermQueryBuilder;
import org.elasticsearch.index.reindex.DeleteByQueryRequest;
import java.io.IOException;
 
public class DeleteByQueryExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...)) {
            DeleteByQueryRequest request = new DeleteByQueryRequest("index_name"); // 替换为你的索引名
 
            // 设置查询条件
            request.setQuery(QueryBuilders.matchQuery("field_name", "value")); // 替换为你的字段名和值
 
            // 可选：设置批量大小
            request.setBatchSize(1000);
 
            // 可选：设置超时时间
            request.setTimeout(TimeValue.timeValueMinutes(2));
 
            // 执行删除操作
            client.deleteByQuery(request, RequestOptions.DEFAULT);
        }
    }
}

确保你已经设置了 Elasticsearch 的 RestHighLevelClient，并替换了 index_name 和查询条件为你的索引名和具体条件。这段代码会删除所有匹配指定查询条件的文档。

Git LFS【部署 01】Linux环境安装git-lfs及测试

2024-08-25

在Linux环境中安装Git LFS并进行测试，可以按照以下步骤操作：

安装Git LFS：




# 下载并安装Git LFS
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs
 
# 检查Git LFS版本
git lfs version

初始化Git LFS：




# 初始化Git LFS
git lfs install

添加Git LFS追踪特定的大文件类型：




# 追踪大文件
git lfs track "*.psd"
 
# 查看追踪配置
git lfs track

提交.gitattributes文件到仓库：




# 添加.gitattributes文件到Git仓库
git add .gitattributes
git commit -m "Add .gitattributes for Git LFS"

追踪文件并推送到远程仓库：




# 追踪文件
git lfs track "*.psd"
 
# 添加文件并提交
git add *.psd
git commit -m "Add large file"
 
# 推送到远程仓库
git push

验证文件是否被正确追踪和推送：




# 检查文件大小
ls -lh *.psd
 
# 检查Git LFS追踪的文件是否已经正确推送到远程仓库
git lfs ls-files

以上步骤假设你已经有一个初始化的git仓库，并有一个Photoshop文件（扩展名为.psd）需要使用Git LFS追踪。如果你的系统是基于Debian或Ubuntu的，上述脚本应该可以正常工作。如果你使用的是其他Linux发行版，可能需要调整安装脚本。