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。

报错解释：

这个错误表明你正在尝试以CommonJS模块的方式去导入一个使用ES模块语法的JavaScript文件。在ES6之前，JavaScript没有官方的模块系统，而CommonJS是在Node.js环境中广泛使用的模块系统。但是，自从ES6起，JavaScript有了官方的模块系统，也就是ES模块。

解决方法：

1. 确保你的导入语句使用的是ES6的import语法。例如，如果你原来有这样的代码：

   
   
   
   const myModule = require('my-module');

   你应该将其改写为：

   
   
   
   import myModule from 'my-module';

2. 如果你正在使用Node.js，确保你的Node.js版本支持ES模块（Node.js v13.2.0+或者使用--experimental-modules标志）。
3. 如果你正在使用构建工具（如Webpack、Babel等），确保它们配置正确，能够转换ES模块语法。

4. 检查你的.eslintrc配置文件，确保parserOptions中的ecmaVersion至少是6，表明你想使用ES6特性，并且sourceType是module，表明你正在使用ES模块。例如：

   
   
   
   {
     "parserOptions": {
       "ecmaVersion": 2018,
       "sourceType": "module"
     }
   }

5. 如果你正在使用第三方库或者模块，并且它们尚未更新以支持ES模块，你可能需要查看是否有相关的polyfill或者转换工具。
6. 如果你不想或不能修改代码，可以在.eslintrc中为这一规则设置"no-restricted-imports": "off"或者在导入语句上使用特定的ESLint注释来暂时禁用这个规则。

确保在修改任何配置或代码后重新运行ESLint，以验证问题是否已经解决。

这个错误信息似乎是不完整的，因为它提到了"Compressor detection can only be called on some xcontent bytes or co"，但是在这个句子中，"co"可能是一个不完整的词，导致了理解上的困难。不过，我们可以假设这是一个与Elasticsearch(ES)相关的错误，涉及到在某些XContent(Elasticsearch中用于表示结构化数据的格式，如JSON)字节上调用压缩检测功能时发生的问题。

错误解释：

这个错误提示表明压缩检测功能只能在一些XContent字节或者某个上下文中被调用。可能是因为传递给压缩检测功能的数据不符合预期的格式或者是在错误的上下文中调用。

解决方法：

1. 确保你正在尝试压缩检测的数据是有效的XContent格式。
2. 如果你正在使用Elasticsearch客户端库，确保你遵循了库的正确使用方式。
3. 如果你在自己的代码中处理这些数据，请检查代码确保在传递数据之前已经正确地准备了数据。
4. 查看Elasticsearch的文档或者社区寻求帮助，以确定如何正确地调用压缩检测功能。
5. 如果错误信息是由于代码中的拼写错误或者是库的使用错误，请根据文档或错误信息的其余部分修正你的代码。

由于错误信息不完整，具体的修复步骤可能需要根据实际的错误详情进行调整。

Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene库的开源搜索和分析引擎，设计用于云计算中，能够达到实时搜索，高可用，可伸缩，易管理，且安全的目的。它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析，其中分析功能包括了 text analysis（如分词），NLP-based analysis（基于自然语言处理的分析）等。

以下是一个使用Python Elasticsearch客户端进行基本操作的示例：

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个文档
doc = {
    'author': 'test_author',
    'text': 'Sample document',
    'timestamp': datetime.now(),
}
res = es.index(index="test-index", id=1, document=doc)
print(res['result'])
 
# 更新文档
doc['text'] = 'Updated document'
res = es.update(index="test-index", id=1, document=doc)
print(res['result'])
 
# 搜索文档
res = es.search(index="test-index", query={'match': {'author': 'test_author'}})
print(res['hits']['hits'])
 
# 删除文档
res = es.delete(index="test-index", id=1)
print(res['result'])

这段代码展示了如何使用Elasticsearch Python客户端连接到ES服务器，创建一个新的文档，更新它，搜索它，并在最后删除它。这是Elasticsearch基本操作的一个简单示例，但在实际应用中，你可能需要更复杂的查询和分析。

在ElasticSearch中，我们可以使用多种方式来进行查询，包括使用Query DSL、使用Java API等。但是，如果我们想要在查询中添加自定义逻辑，那么可能需要使用ElasticSearch的脚本查询。

脚本查询允许你在查询时执行任意的JavaScript代码。这个功能非常强大，但也有一定的风险，因为它可能会影响ElasticSearch的性能。

以下是一个使用ElasticSearch Java API进行脚本查询的例子：

import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.script.Script;
import org.elasticsearch.script.ScriptType;
 
// 构建一个脚本对象
Script script = new Script(ScriptType.INLINE, "painless", "doc['age'].value > 30", Collections.emptyMap());
 
// 使用脚本查询
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.scriptQuery(script));
 
// 执行查询
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name");
searchRequest.source(sourceBuilder);
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

在这个例子中，我们使用了Painless脚本语言，并且在脚本中写入了一个条件：doc['age'].value > 30，这意味着我们只会返回年龄大于30岁的文档。

请注意，在实际使用中，你应该确保脚本是安全的，并且不会执行任何有害的操作。如果你需要执行复杂的查询逻辑，考虑使用ElasticSearch的函数查询或者过滤器查询可能更为安全和高效。

在Spring Boot中整合Elasticsearch实现查询功能，你可以使用Spring Data Elasticsearch。以下是一个简单的例子：

1. 添加依赖到你的pom.xml：

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

2. 配置Elasticsearch属性，在application.properties或application.yml中：

spring.data.elasticsearch.cluster-name=your-cluster-name
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300

3. 创建一个Elasticsearch实体：

@Document(indexName = "your_index_name")
public class YourEntity {
    @Id
    private String id;
    // 其他属性
}

4. 创建一个Elasticsearch仓库接口：

public interface YourEntityRepository extends ElasticsearchRepository<YourEntity, String> {
    // 自定义查询方法
}

5. 使用仓库进行查询：

@Service
public class YourService {
 
    @Autowired
    private YourEntityRepository repository;
 
    public List<YourEntity> search(String query) {
        // 使用Elasticsearch查询构建器
        BoolQueryBuilder boolQueryBuilder = QueryBuilders.boolQuery();
        boolQueryBuilder.must(QueryBuilders.matchQuery("fieldName", query));
 
        SearchQuery searchQuery = new NativeSearchQueryBuilder()
                .withQuery(boolQueryBuilder)
                .build();
 
        return repository.search(searchQuery).getContent();
    }
}

6. 在你的控制器中使用服务进行查询：

@RestController
public class YourController {
 
    @Autowired
    private YourService yourService;
 
    @GetMapping("/search")
    public List<YourEntity> search(@RequestParam String query) {
        return yourService.search(query);
    }
}

确保你的Elasticsearch集群正在运行，并且你的实体类映射正确。这样就可以通过YourController提供的/search端点进行搜索了。