// 在App端实现文章ES搜索和MongoDB搜索记录以及关键词联想的功能
 
// 初始化搜索服务客户端
val searchServiceClient = SearchServiceClient()
 
// 搜索文章
fun searchArticles(keyword: String, page: Int, pageSize: Int) {
    val searchResult = searchServiceClient.searchArticles(keyword, page, pageSize)
    // 处理搜索结果
}
 
// 获取搜索历史记录
fun getSearchHistory(): List<String> {
    return searchServiceClient.getSearchHistory()
}
 
// 清除搜索历史记录
fun clearSearchHistory() {
    searchServiceClient.clearSearchHistory()
}
 
// 添加搜索关键词到联想列表
fun addSearchSuggestion(keyword: String) {
    searchServiceClient.addSearchSuggestion(keyword)
}
 
// 获取搜索联想关键词
fun getSearchSuggestions(keyword: String): List<String> {
    return searchServiceClient.getSearchSuggestions(keyword)
}

在这个代码实例中，我们定义了一个假设的SearchServiceClient类，它提供了搜索文章、获取搜索历史记录、清除搜索历史记录、添加搜索关键词到联想列表以及获取搜索联想关键词的功能。这个类的具体实现将依赖于你的微服务架构的具体设计。这个示例展示了如何在应用层调用这些服务，并简单处理了返回的数据。

import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchRestTemplate;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class CanalEventHandler {
 
    @Autowired
    private ElasticsearchRestTemplate elasticsearchRestTemplate;
 
    public void handle(Message message) {
        // 解析message中的数据变化事件
        // 假设我们有一个EventData对象，包含了数据变化的详细信息
        EventData eventData = parseEventDataFromMessage(message);
 
        // 根据事件类型进行不同的处理
        switch (eventData.getEventType()) {
            case INSERT:
            case UPDATE:
                // 更新ElasticSearch
                updateElasticSearch(eventData);
                break;
            case DELETE:
                // 从ElasticSearch中删除
                deleteElasticSearch(eventData);
                break;
            default:
                // 其他事件类型的处理...
                break;
        }
    }
 
    private void updateElasticSearch(EventData eventData) {
        // 将数据转换为ElasticSearch的文档对象
        Document document = convertToDocument(eventData);
        // 使用ElasticsearchRestTemplate更新文档
        elasticsearchRestTemplate.save(document);
    }
 
    private void deleteElasticSearch(EventData eventData) {
        // 使用ElasticsearchRestTemplate删除文档
        elasticsearchRestTemplate.delete(eventData.getId(), Document.class);
    }
 
    // 假设的转换方法和数据解析方法
    private Document convertToDocument(EventData eventData) {
        // 转换逻辑...
        return new Document(); // 假设有这样一个文档类
    }
 
    private EventData parseEventDataFromMessage(Message message) {
        // 解析逻辑...
        return new EventData(); // 假设有这样一个事件数据类
    }
}
 
// 假设的EventData和Document类
class EventData {
    private String eventType;
    private String id;
    // 其他字段和方法...
}
 
class Document {
    private String id;
    // ElasticSearch文档的其他字段和方法...
}

这个代码示例展示了如何在SpringBoot应用中使用Canal监听数据库变化，并通过ElasticsearchRestTemplate更新ElasticSearch中的数据。这里的EventData和Document类是假设的类型，你需要根据你的实际数据结构进行相应的调整。

报错解释：

这个错误信息表明你在尝试使用Android的Make命令（mmm）编译一个模块时遇到了问题。Ninja是一种小型的构建系统，通常被Android用来执行编译任务。错误信息中的"unknown target 'MODUL'"意味着Ninja无法识别名为'MODUL'的构建目标。这通常是因为模块名称拼写错误或者模块没有被正确定义在Android的构建系统中。

解决方法：

1. 确认模块名称是否拼写正确。检查你的模块名称是否正确无误，并且与Android构建系统中定义的模块名称完全一致。
2. 确认模块是否已经被定义在Android的构建系统中。检查device目录下的相关文件，如BoardConfig.mk或者Android.mk文件，确认模块是否被包含进来。
3. 确认你的构建环境是否准备妥当。确保你的环境变量设置正确，如ANDROID_BUILD_TOP，它应该指向你的Android源代码根目录。
4. 如果你确认模块名称和构建系统中的定义都没有问题，尝试清理构建环境（如执行make clobber），然后再重新开始编译。
5. 查看更多的错误信息，以便找到更具体的问题原因。有时候，错误输出之前可能还会有其他相关信息提示你具体错误的原因。

如果以上步骤都不能解决问题，可能需要更详细的错误输出或者检查Android源代码树的完整性，以确保没有文件损坏或丢失。

# 安装 MongoDB connector
docker pull mongodb-connector/mongo-connector:latest
 
# 运行 MongoDB connector，同步数据到 Elasticsearch
docker run --rm -it \
  -e ELASTICSEARCH_HOST=elasticsearch \
  -e ELASTICSEARCH_PORT=9200 \
  --link elasticsearch_container:elasticsearch \
  mongodb-connector/mongo-connector:latest \
  -m <mongodb_host>:<mongodb_port> -t <elasticsearch_type>

在这个例子中，我们使用 Docker 来运行 MongoDB connector。我们指定了 Elasticsearch 的地址和端口，并且链接到了运行 Elasticsearch 的容器。我们还需要指定 MongoDB 的地址和端口，以及你想要的文档类型。这个命令会启动一个 MongoDB connector 的实例，它会监听 MongoDB 的变化并将数据同步到 Elasticsearch 中。

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
 
public class ElasticSearchClient {
    private static final int ELASTIC_SEARCH_PORT = 9200;
    private static final String ELASTIC_SEARCH_SCHEME = "http";
    private static final String ELASTIC_SEARCH_HOST = "localhost";
 
    public static RestHighLevelClient createClient() {
        final RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost(ELASTIC_SEARCH_HOST, ELASTIC_SEARCH_PORT, ELASTIC_SEARCH_SCHEME));
        return new RestHighLevelClient(builder);
    }
 
    public static void closeClient(RestHighLevelClient client) {
        if (client != null) {
            try {
                client.close();
            } catch (final Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建Elasticsearch客户端
        RestHighLevelClient client = createClient();
 
        // 执行操作，例如索引创建、搜索、更新等
        // ...
 
        // 关闭客户端
        closeClient(client);
    }
}

这段代码展示了如何在Java中创建和关闭一个Elasticsearch的RestHighLevelClient实例，用于与Elasticsearch集群进行交互。在main方法中，可以添加具体的Elasticsearch操作逻辑。

在Java中操作Elasticsearch，你可以使用Elasticsearch的Java Rest Client。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Java Rest Client连接到Elasticsearch并执行基本的CRUD操作。

首先，确保你的项目中包含了Elasticsearch Java Rest Client的依赖。如果你使用的是Maven，可以添加如下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.10.0</version>
</dependency>

以下是一个简单的Java程序，演示了如何连接到Elasticsearch，创建索引，插入文档，搜索文档，更新文档，和删除文档。

import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.indices.CreateIndexRequest;
import org.elasticsearch.client.indices.GetIndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteRequest;
import org.elasticsearch.action.delete.DeleteResponse;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.builder.SearchSourceBuilder;
 
public class ElasticsearchExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建RestHighLevelClient实例
        try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")))) {
 
            // 创建索引
            CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("example");
            client.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 插入文档
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("example").id("1");
            indexRequest.source(XContentType.JSON, "field", "value");
            IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 搜索文档
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("example");
            searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchAllQuery());
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 更新文档
            UpdateRequest updateRe

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 假设Elasticsearch运行在本地，端口是9200
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 准备数据，这里是一个包含字典的列表，每个字典代表一个文档
data = [
    {
        "author": "John Doe",
        "text": "Elasticsearch is really good",
        "timestamp": "2023-04-01T12:00:00"
    },
    {
        "author": "Jane Smith",
        "text": "Elasticsearch is great for logging",
        "timestamp": "2023-04-01T12:00:00"
    }
    # ... 更多文档
]
 
# 指定索引名称
index_name = 'my_index'
 
# 批量写入数据到Elasticsearch
es.bulk(index=index_name, document_type='_doc', actions=(
    {
        "_index": index_name,
        "_source": doc
    } for doc in data
))
 
# 确认数据写入
response = es.search(index=index_name)
print("共搜索到文档数:", response['hits']['total']['value'])

这段代码首先建立了与Elasticsearch的连接，然后准备了要写入的数据。使用es.bulk()方法将数据以批量的方式写入指定的索引。最后，通过一个搜索请求验证数据是否成功写入。

在搭建一个新的Vue3 + Vite + TypeScript项目并且集成ESLint、Prettier和Stylelint的过程中，你可以遵循以下步骤：

1. 安装或更新Node.js和npm到最新版本。

2. 安装Vue CLI：

   
   
   
   npm install -g @vue/cli

3. 创建一个新的Vite项目使用Vue CLI：

   
   
   
   vue create my-vite-project

   在创建过程中，选择Vite作为构建工具，并且配置TypeScript支持。

4. 进入项目目录：

   
   
   
   cd my-vite-project

5. 安装ESLint、Prettier和Stylelint及其插件：

   
   
   
   npm install --save-dev eslint prettier eslint-plugin-vue eslint-config-prettier eslint-plugin-prettier stylelint stylelint-config-standard stylelint-plugin-standard

6. 创建.eslintrc.js、.prettierrc.js和.stylelintrc.js配置文件，并添加基本配置：

   .eslintrc.js:

   
   
   
   module.exports = {
     extends: [
       'plugin:vue/vue3-essential',
       'eslint:recommended',
       'plugin:prettier/recommended'
     ],
     rules: {
       // 自定义规则
     }
   };

   .prettierrc.js:

   
   
   
   module.exports = {
     semi: false,
     singleQuote: true,
     trailingComma: 'es5',
     printWidth: 80,
     tabWidth: 2,
     useTabs: false,
     bracketSpacing: true,
     jsxBracketSameLine: false,
     arrowParens: 'avoid',
     endOfLine: 'auto'
   };

   .stylelintrc.js:

   
   
   
   {
     "extends": "stylelint-config-standard",
     "rules": {
       // 自定义规则
     }
   }

7. 在package.json中添加lint脚本：

   
   
   
   "scripts": {
     "lint:js": "eslint --ext .js,.vue,.ts,.tsx src",
     "lint:styles": "stylelint '**/*.{css,scss,sass,less}'",
     "lint": "npm run lint:js && npm run lint:styles",
     "format": "npm run lint:js -- --fix && npm run lint:styles -- --fix"
   }

8. 运行lint检查：

   
   
   
   npm run lint

9. 自动格式化代码：

   
   
   
   npm run format

这样你就拥有了一个配置了ESLint、Prettier和Stylelint的Vue3 + Vite + TypeScript项目。在开发过程中，你可以运行npm run lint来检查代码格式问题，运行npm run format来自动修正这些问题。

Elasticsearch 的安装取决于你使用的操作系统。以下是在不同操作系统上安装 Elasticsearch 的基本步骤：

对于 Linux:

1. 导入Elasticsearch公钥：

   
   
   
   wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -

2. 添加Elasticsearch到apt仓库列表：

   
   
   
   sudo sh -c 'echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" > /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list'

3. 更新并安装Elasticsearch：

   
   
   
   sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch

4. 启动Elasticsearch服务：

   
   
   
   sudo systemctl start elasticsearch.service

对于 macOS:

1. 下载Elasticsearch：

   
   
   
   curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.9.3-darwin-x86_64.tar.gz

2. 解压缩文件：

   
   
   
   tar -xzvf elasticsearch-7.9.3-darwin-x86_64.tar.gz

3. 进入Elasticsearch目录：

   
   
   
   cd elasticsearch-7.9.3/

4. 启动Elasticsearch：

   
   
   
   ./bin/elasticsearch

对于 Windows:

1. 访问Elasticsearch官方下载页面：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
2. 下载Windows版本的Elasticsearch
3. 解压缩下载的文件
4. 运行bin目录下的elasticsearch.bat

请注意，你需要根据你的操作系统和Elasticsearch版本选择正确的指令，并可能需要配置JVM选项和Elasticsearch配置文件。

以上步骤安装的是Elasticsearch的基本版本。如果你需要安装特定的插件，可以使用Elasticsearch的 bin/elasticsearch-plugin 命令来安装。例如，要安装IK分析器，可以使用以下命令：

bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.9.3/elasticsearch-analysis-ik-7.9.3.zip

确保你安装的版本与你的Elasticsearch版本相兼容。

ProcessorMixin是一个混入类（Mixin），它提供了一些方法来帮助实现数据处理逻辑。这个类通常会被数据处理的模块所使用，比如在自然语言处理中处理文本数据。

以下是ProcessorMixin的一个简化版本的示例代码：

from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple
 
class ProcessorMixin:
    """
    数据处理的混入类，提供了处理文本和标签的方法。
    """
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        raise NotImplementedError
 
    def _tokenize(self, text: str) -> List[str]:
        """
        将文本分词。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _convert_tokens_to_ids(self, tokens: List[str]) -> List[int]:
        """
        将分词结果转换为ID表示。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _convert_input_to_ids(self, text: str) -> List[int]:
        """
        将输入文本转换为ID表示。
        """
        return self._convert_tokens_to_ids(self._tokenize(text))
 
    def _truncate_sequences(self, sequences: List[List[int]], max_length: int) -> List[List[int]]:
        """
        截断序列到指定的最大长度。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _pad_sequences(self, sequences: List[List[int]], max_length: int, padding_value: int = 0) -> List[List[int]]:
        """
        使用指定的填充值填充序列到指定的最大长度。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _get_special_tokens_mapping(self, tokenizer: Any, already_added: Dict) -> Dict:
        """
        获取特殊标记的映射。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _get_output_buffer(self, max_length: Optional[int] = None) -> List[Dict[str, List[List[int]]]]:
        """
        获取输出缓冲区。
        """
        raise NotImplementedError
 
    def _get_input_output_buffers(self,
                                  texts: List[str],
                                  max_length: Optional[int] = None,
                                  padding_value: int = 0,
                                  truncation_strategy: str = "longest_first") -> Tuple[List[List[int]], List[List[int]]]:
        """
        获取输入和输出的缓冲区。
        """
        raise NotImplementedError
 
    # 其他方法可以根据具体需求添加

这个示例代码展示了如何定义一个混入类，它提供了一些抽象方法，这些方法需要在具体的数据处理类中被实现。这种设计模式可以帮助我们写出可扩展和可复用的代码。