在Elasticsearch中，match_phrase_prefix、prefix和wildcard查询是用来在文本字段中查找特定词项或者词项前缀的方法。

1. match_phrase_prefix查询：用于查找包含特定词项前缀的文档，并且这些词项在文档中的顺序与提供的词项顺序相匹配。

GET /_search
{
  "query": {
    "match_phrase_prefix": {
      "fieldname": {
        "query": "foo bar",
        "slop":  
      }
    }
  }
}

2. prefix查询：用于查找特定字段中以指定前缀开头的词项。

GET /_search
{
  "query": {
    "prefix": {
      "fieldname": {
        "value": "foo"
      }
    }
  }
}

3. wildcard查询：用于通过通配符查找特定字段中的词项。

GET /_search
{
  "query": {
    "wildcard": {
      "fieldname": {
        "value": "f*bar"
      }
    }
  }
}

注意：wildcard查询的性能开销很大，因为它会对所有匹配的词项执行通配符匹配，所以应当避免在高基数字段上使用。

报错信息指出在运行 npm run 脚本时，尝试加载 ./node_modules/docx-preview/dist/docx-preview.min.mjs 文件出现了问题。这通常意味着 docx-preview 模块可能没有正确安装或者其模块文件不完整。

解决方法：

1. 确认 node_modules 目录存在：确保你的项目中有 node_modules 目录，并且该目录包含 docx-preview 模块。
2. 安装 docx-preview 模块：如果 node_modules 中没有 docx-preview 或者该模块被删除了，运行 npm install docx-preview 来重新安装。
3. 清理缓存：尝试运行 npm cache clean --force 清理 npm 缓存，然后重新安装。
4. 检查 package.json：确保 package.json 文件中的依赖项包含 docx-preview，并且版本是正确的。
5. 重新构建 node_modules：删除 node_modules 文件夹和 package-lock.json 文件，然后运行 npm install 重新构建整个 node_modules 目录。

如果以上步骤都不能解决问题，可能需要查看更详细的错误信息或日志，以确定具体原因。

要在Kibana中连接Elasticsearch（版本8.11.3），您需要确保Kibana的版本与Elasticsearch版本兼容，并且在Kibana的配置文件kibana.yml中正确设置Elasticsearch的URL。

以下是kibana.yml中设置Elasticsearch URL的示例：

elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]

确保Elasticsearch服务正在运行，并且Kibana服务可以访问Elasticsearch的URL。如果Elasticsearch设置了用户名和密码，您还需要在kibana.yml中配置相应的认证信息：

elasticsearch.username: "kibana_user"
elasticsearch.password: "your_password"

完成配置后，启动Kibana服务，并通过Web浏览器访问Kibana的界面（默认地址通常是 http://localhost:5601）。在Kibana启动过程中，它会尝试连接到Elasticsearch，并显示连接状态。如果一切正常，您应该能够看到Kibana的仪表板，并且可以使用Elasticsearch中的数据。

在Elasticsearch中管理索引的生命周期，通常涉及到索引的创建、更新和删除。Kibana提供了一个图形界面来帮助用户管理Elasticsearch的索引生命周期。

以下是一个使用Elasticsearch索引生命周期管理API的示例代码，这个示例展示了如何通过Elasticsearch的索引生命周期管理API来创建一个有生命周期的索引：

PUT /my_index_template
{
  "index_patterns": ["my_logs-*"],
  "settings": {
    "number_of_shards": 1,
    "number_of_replicas": 0,
    "lifecycle": {
      "name": "my_policy",
      "rollover_alias": "my_logs"
    }
  },
  "mappings": {
    "properties": {
      "timestamp": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们创建了一个名为my_index_template的索引模板，该模板定义了一个索引生命周期，其中my_policy是一个已存在的生命周期策略，而my_logs是一个滚动别名。

接下来，你可以定义一个生命周期策略，例如：

PUT /_ilm/policy/my_policy
{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_size": "50GB",
            "max_age": "30d"
          }
        }
      },
      "warm": {
        "min_age": "30d",
        "actions": {
          "allocate": {
            "include": {
              "box_type": "warm"
            }
          },
          "forcemerge": {
            "max_num_segments": 1
          }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "60d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}

在这个策略中，索引在"hot"阶段开始时会滚动，当达到一定的大小或者时间后，索引会转移到"warm"阶段，并在这个阶段进行分段合并和数据迁移。最后，在"delete"阶段，数据会被删除。

这样，你就可以通过Kibana的管理界面或者通过Elasticsearch的API来管理你的索引生命周期了。

-- 创建外表指向 Elasticsearch 中的日志数据
CREATE EXTERNAL TABLE es_logs (
    log_time TIME,
    url STRING,
    referer STRING,
    method STRING,
    status INT,
    client_ip STRING,
    user_id INT
) ENGINE=ELASTICSEARCH
PROPERTIES (
    "host" = "es-host",
    "port" = "9200",
    "user" = "elastic",
    "password" = "changeme",
    "index" = "nginx_logs",
    "type" = "doc",
    "properties_mapping" = "log_time:date,url:keyword,referer:keyword,method:keyword,status:integer,client_ip:keyword,user_id:integer"
);
 
-- 创建外表指向 Elasticsearch 中的点击事件数据
CREATE EXTERNAL TABLE es_actions (
    action_time TIME,
    url STRING,
    user_id INT
) ENGINE=ELASTICSEARCH
PROPERTIES (
    "host" = "es-host",
    "port" = "9200",
    "user" = "elastic",
    "password" = "changeme",
    "index" = "browser_actions",
    "type" = "doc",
    "properties_mapping" = "action_time:date,url:keyword,user_id:integer"
);
 
-- 创建一个视图，将日志和行为数据联合分析
CREATE VIEW union_view AS 
SELECT
    log_time,
    url,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_users
FROM es_logs
WHERE log_time >= '2023-01-01' AND log_time < '2023-02-01'
GROUP BY log_time, url;
 
-- 创建一个视图，统计特定页面被点击的次数
CREATE VIEW page_click_count AS 
SELECT
    url,
    COUNT(*) AS total_clicks
FROM es_actions
WHERE action_time >= '2023-01-01' AND action_time < '2023-02-01'
GROUP BY url;
 
-- 查询联合视图和点击统计视图，获取结果
SELECT
    u.log_time,
    u.url,
    u.unique_users,
    c.total_clicks
FROM union_view u
JOIN page_click_count c ON u.url = c.url;

这个示例展示了如何在 Doris 中创建指向 Elasticsearch 数据的外表，并使用视图进行联合分析和查询。这里的代码是假设的，因为 Doris 并不直接支持 Elasticsearch，这个例子可能需要通过 Doris 的外表功能结合其他工具来实现。

在ElasticSearch中，如果您发现集群的内存占用很高，可能是因为某些索引被冻结了。冻结的索引会占用大量内存，因为ElasticSearch会将其所有数据保留在内存中以提供快速访问。

要解决这个问题，您可以通过以下步骤来降低内存占用：

1. 确定哪些索引被冻结了。
2. 如果不需要保持这些索引冻结状态，可以取消冻结这些索引。

以下是取消ElasticSearch索引冻结状态的示例代码：

# 使用ElasticSearch的REST API取消冻结索引
curl -X POST "http://localhost:9200/my_frozen_index/_unfreeze?pretty" -H 'Content-Type: application/json'

在这个例子中，my_frozen_index 是被冻结的索引名称，localhost:9200 是ElasticSearch集群的地址。

请注意，取消冻结索引可能会导致性能下降，因为数据现在将从内存移动到硬盘上，这会减慢搜索和其他操作的速度。所以在取消冻结索引之前，请确保这是您真正需要的操作。

此外，请定期监控集群的内存使用情况，并根据需要进行调整，例如通过设置合适的refresh_interval来减少内存使用，或者通过索引生命周期管理(ILM)策略来自动管理索引的生命周期，从而避免长时间的内存占用。

由于原书籍《Elasticsearch: 索引阻塞实现数据保护的技术内幕》是一本实体书，我无法提供电子版。但我可以提供一个概括性的解释和代码实例，帮助开发者理解如何在Elasticsearch中使用索引阻塞来保护数据。

概括性解释：

Elasticsearch索引阻塞是一种同步机制，用于在索引写入时保护数据不被破坏。当启用索引阻塞时，如果一个索引处于只读模式，任何对该索引的写入操作都会被阻塞，直到索引被解除阻塞。

代码实例：

# 阻塞索引
PUT /my_index/_settings
{
  "settings": {
    "index.blocks.write": true
  }
}
 
# 解除阻塞
PUT /my_index/_settings
{
  "settings": {
    "index.blocks.write": false
  }
}

在这个例子中，我们使用Elasticsearch的PUT /my_index/_settings API来更新索引的设置。通过设置index.blocks.write为true，我们将索引my_index阻塞于写入操作。要解除阻塞，我们再次使用相同的API并将该设置改为false。这样，我们可以在不影响数据可用性的情况下，保证数据的完整性和一致性。

报错信息："Missing classes detected while running R8. Please add the missing classes or..." 指的是在运行R8时检测到缺失的类。R8是一个代码压缩和优化工具，主要用于Android应用程序中。

解释：

这个错误通常发生在Android应用程序的构建过程中，当R8尝试优化和混淆代码时，发现了一些它无法找到的类。这可能是因为这些类在构建配置中没有被正确引用，或者在项目中不再使用但是仍然被依赖。

解决方法：

1. 检查项目的依赖关系，确保所有必需的库都已经正确添加到项目的build.gradle文件中。
2. 如果是因为某些代码路径不再使用，可以尝试使用ProGuard规则来标记这些类为保留，防止R8移除它们。
3. 清理和重新构建项目，有时候构建缓存可能导致问题。
4. 如果是第三方库引起的问题，检查该库的文档，确保已经按照库的要求进行了配置。
5. 查看构建日志，确定缺失的类是因为什么原因被检测到，并根据具体情况采取相应措施。

务必保证所有的类都是需要的，并且没有遗漏任何必要的依赖项。如果问题依然存在，可能需要更新R8或者Android Gradle插件到最新版本，或者在相关社区寻求帮助。

在Kibana中操作Elasticsearch进行增删改查，通常使用Elasticsearch的REST API。以下是一些基本操作的例子：

1. 创建索引（Index）:

PUT /my_index

2. 删除索引（Index）:

DELETE /my_index

3. 向索引中添加文档（Document）:

POST /my_index/_doc/1
{
  "name": "John Doe",
  "age": 30
}

4. 获取文档（Document）:

GET /my_index/_doc/1

5. 更新文档（Document）:

POST /my_index/_update/1
{
  "doc": {
    "age": 31
  }
}

6. 删除文档（Document）:

DELETE /my_index/_doc/1

在Kibana中，您可以使用Dev Tools界面来执行这些操作。首先，打开Kibana，然后导航到“Dev Tools”。在Dev Tools控制台中，您可以输入上述命令并执行它们。

请注意，您需要有适当的权限来执行这些操作，并且在生产环境中谨慎使用DELETE操作，因为它们会永久删除数据。

报错信息java.lang.IllegalStateException通常表示在Java应用程序中，某个对象在不合法或不适当的时间被请求执行一个操作。在这个上下文中，这通常与Spring框架中的条件注解（如@Conditional）有关。

错误信息Error processing condition on org.springframework...表明Spring框架在处理某个组件、配置或自动配置时，条件注解出现问题。

解决方法：

1. 查看完整的堆栈跟踪信息以确定具体是哪个条件注解导致了问题。
2. 确认你的Spring版本和其他相关库（如Spring Boot）是否兼容。
3. 检查条件注解使用的SpEL表达式是否正确，并且所有必要的类和Bean都已经正确定义和注册。
4. 如果使用了自定义条件评估，确保它们正确实现了Condition接口。
5. 如果错误与特定的配置类或自动配置类相关，可能需要检查该类的@Conditional注解条件是否有误。
6. 查看是否有任何循环依赖问题，这可能会导致在条件评估阶段出现问题。
7. 如果问题仍然存在，尝试简化或分割配置，以便定位具体是哪部分配置导致了问题。

如果你有具体的错误信息和上下文，可能需要提供更多细节来获得更具体的解决方案。