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2024-08-24

Elasticsearch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，扩展性和管理的要求。以下是一些常见的Elasticsearch面试问题和解答：

什么是Elasticsearch？
Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，能够帮助你以便捷和近乎实时的方式高度Relational、非关系型的数据。
Elasticsearch的主要特点是什么？
- 分布式实时文件存储
- 实时分析搜索引擎
- 可以处理大量的数据
- 支持各种复杂的查询
- 提供实时分析的能力
- 支持各种编程语言的API
解释Elasticsearch的架构？
Elasticsearch的架构基于分布式搜索引擎Apache Lucene。它的主要组件包括：
- Cluster：一个Elasticsearch集群由多个节点组成，这些节点可以是数据节点，也可以是协调节点。
- Node：节点是集群的一部分，存储数据并参与集群的索引操作。
- Shard：数据的分片，用于分散到不同的节点上，允许数据被分布式索引和搜索。
- Replia：分片的副本，提供高可用性和高搜索性能。
- Document：Elasticsearch中的最小数据单元，类似于关系数据库中的一行记录。
- Index：包含一组具有相同特性的文档。
说明Elasticsearch的数据类型？
Elasticsearch支持多种数据类型，包括文本（Text）、关键字（Keyword）、对象（Object）、数组（Array）、字节（Bytes）、双精度浮点数（Double）、整数（Integer）、日期（Date）等。
解释Elasticsearch的搜索机制？
Elasticsearch使用基于Lucene的搜索，采用的是倒排索引机制。它会为文档的每一个字段建立一个倒排索引，这样就可以快速地进行搜索和检索。
说明Elasticsearch的优势？
- 快速的搜索和分析：Elasticsearch可以实时地进行数据的搜索和分析。
- 处理PB级数据：Elasticsearch可以处理大量的数据，包括结构化和非结构化的数据。
- 高可用性：Elasticsearch可以运行在单个或多个服务器上，并且具有高可用性。
- 灵活的搜索：Elasticsearch支持多种复杂的搜索查询，包括全文搜索、地理位置查询、近似查询等。
- 提供RESTful API：Elasticsearch提供了一套RESTful API，方便与各种编程语言进行交互。
解释Elasticsearch的数据同步机制？
Elasticsearch支持多种数据同步机制，包括使用Logstash进行日志同步，使用Filebeat进行文件同步，使用Kafka进行消息同步等。
说明Elasticsearch的集群管理？
Elasticsearch集群可以通过Elasticsearch自带的工具进行管理，也可以通过Kibana进行可视化管理。集群管理包括监控节点健康状况，管理分片和副本，维护索引映射等。

ES的使用场景深入详解

2024-08-24

Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene构建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，扩展性和管理复杂数据的目的。

ES的主要应用场景包括：

全文搜索
结构化搜索
分析
实时搜索
高可用性和可扩展性

以下是一些具体的使用场景和代码示例：

全文搜索

ES可以对大量的数据进行近实时的全文搜索。例如，你可以使用ES来处理日志文件，或者其他的文本数据。




from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch()
 
# 索引一个文档
es.index(index="logs", id=1, document={
    "timestamp": datetime.now(),
    "message": "Elasticsearch is very fast"
})
 
# 搜索文档
response = es.search(index="logs", query={
    "match": {
        "message": "elasticsearch"
    }
})
 
print("Search Results:", response["hits"]["hits"])

结构化搜索

除了全文搜索，ES也可以进行结构化的搜索。例如，你可以根据数值，日期，布尔值等进行搜索。




from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch()
 
# 索引一个文档
es.index(index="orders", id=1, document={
    "product": "Apple",
    "price": 20,
    "order_date": "2021-06-20"
})
 
# 搜索文档
response = es.search(index="orders", query={
    "range": {
        "price": {
            "gte": 10,
            "lte": 30
        }
    }
})
 
print("Search Results:", response["hits"]["hits"])

分析

ES可以进行复杂的数据分析，例如聚合，度量，Filtering等。




from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch()
 
# 索引一些文档
es.index(index="sales", id=1, document={
    "product": "Apple",
    "price": 20
})
es.index(index="sales", id=2, document={
    "product": "Orange",
    "price": 15
})
 
# 使用聚合分析
response = es.search(index="sales", query={
    "aggs": {
        "distinct_colors": {
            "terms": {
                "field": "product",
                "size": 10
            }
        }
    }
})
 
print("Aggregation Results:", response["aggregations"])

实时搜索

ES可以在数据进入时进行索引，并且可以在几毫秒内进行搜索。




from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch()
 
# 索引一个文档
es.index(index="tweets", id=1, document={
    "user": "JohnDoe",
    "message": "Elasticsearch is very fast!"
})
 
# 实时搜索
response = es.search(index="tweets"

【OpenGL ES】缓存——缓冲区对象【I

2024-08-24

在OpenGL ES中，缓冲区对象用于存储大量的数据，这些数据可以被用于图形渲染。缓冲区对象可以分为几种类型，包括顶点缓冲区对象、索引缓冲区对象、像素缓冲区对象等。

以下是创建和使用顶点缓冲区对象的示例代码：




// 定义顶点数据
GLfloat vertices[] = {
    -0.5f, -0.5f, 0.0f,
     0.5f, -0.5f, 0.0f,
     0.0f,  0.5f, 0.0f
};
 
// 生成缓冲区对象
GLuint buffer;
glGenBuffers(1, &buffer);
 
// 绑定缓冲区对象
glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, buffer);
 
// 将顶点数据复制到当前绑定的缓冲区
glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, sizeof(vertices), vertices, GL_STATIC_DRAW);
 
// ...在渲染时使用缓冲区对象...
 
// 取消绑定缓冲区对象
glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, 0);
 
// 删除缓冲区对象
glDeleteBuffers(1, &buffer);

这段代码首先定义了一个包含几个顶点的数组，然后创建了一个缓冲区对象，并将顶点数据复制到该缓冲区。接着在渲染时绑定该缓冲区，渲染完成后取消绑定，最后删除缓冲区对象。这种使用方式可以提高渲染性能，减少内存带宽的使用。

2024-08-24

您的问题是关于如何在代码中实现以上提及的各种工具的配置。这些工具主要用于代码质量检查、格式化和提交规范。以下是一个简单的配置示例，展示了如何在一个JavaScript项目中设置这些工具。

首先，确保你已经安装了npm作为包管理工具。

安装所需的包：




npm install --save-dev eslint prettier husky lint-staged commitlint

添加.eslintrc.js配置文件：




module.exports = {
  // ESLint配置
};

添加.prettierrc.js配置文件：




{
  // Prettier配置
}

设置husky钩子：




// package.json
{
  "husky": {
    "hooks": {
      "pre-commit": "lint-staged"
    }
  }
}

使用lint-staged进行增量提交检查：




{
  "lint-staged": {
    "*.js": "eslint --fix",
    "*.{json,css,md}": "prettier --write"
  }
}

添加commitlint配置：




// commitlint.config.js
module.exports = {
  // Commitlint配置
};

这些配置文件和脚本需要根据你的项目具体情况进行详细设置。具体的配置选项和规则可以查阅各工具的官方文档。

2024-08-24

报错解释：

这个错误表明Elasticsearch在解析从一个请求响应回来的数据体时遇到了问题。这通常意味着Elasticsearch无法理解返回的数据，可能是因为返回的数据格式不正确或者数据损坏。

解决方法：

检查Elasticsearch的响应数据格式是否正确，确保它符合Elasticsearch预期的JSON格式。
如果是通过代码（如Java High Level REST Client）与Elasticsearch交互，确保你的请求构造正确，没有发送错误的请求。
查看Elasticsearch的日志文件，可能会有更详细的错误信息帮助你定位问题。
如果问题依然存在，可以尝试更新Elasticsearch到最新版本，有时候这种情况是由旧版本的bug导致的。
如果使用了代理或者中间件，检查它们是否在传输过程中修改了数据。
如果以上步骤都不能解决问题，可以考虑在Elasticsearch社区或者相关论坛中寻求帮助，提供报错信息和相关的配置或代码。

2024-08-24

报错信息java.lang.IllegalStateException: Error processing condition on通常表示Spring应用在启动时检查条件注解（如@ConditionalOnClass, @ConditionalOnMissingBean等）时出现了问题。

解决方法：

检查Nacos依赖是否正确引入项目中。确保pom.xml或build.gradle文件中包含了正确版本的Nacos客户端依赖。
确认Nacos服务端是否已启动并且可以正常访问。
查看完整的堆栈跟踪信息，确定是哪个@Conditional注解触发了错误。根据具体的条件注解，进行相应的检查和修复。
如果是版本不兼容问题，尝试升级或降级Spring Boot和Spring Cloud的版本来匹配Nacos的要求。
清理并重新构建项目，有时候依赖可能没有正确下载或者导入。
如果使用了配置中心，检查Nacos配置中心的配置信息是否正确，例如服务地址、命名空间等。
如果以上步骤无法解决问题，可以搜索具体的条件注解触发的错误信息，或者在Stack Overflow、Spring社区等平台上寻求帮助。

Git 精通之道：使用 Cherry-Pick 选择性合并提交的高阶指南

2024-08-24




# 假设我们想要从feature分支中选择一个特定的提交并应用到master分支
 
# 首先，我们切换到目标分支，这里是master
git checkout master
 
# 然后，我们使用git log查找我们想要的提交的哈希值
# 假设我们找到了想要的提交的哈希值是1234abcd
 
# 使用cherry-pick来应用这个提交
git cherry-pick 1234abcd
 
# 如果一切顺利，这个提交会被应用到master分支上
# 如果有冲突，Git会提示你解决它们
# 解决冲突后，可以通过以下命令继续cherry-pick过程
# git cherry-pick --continue
 
# 如果你想要取消当前的cherry-pick操作
# git cherry-pick --abort

这个例子展示了如何使用git cherry-pick命令从一个分支中选择一个特定的提交并将其应用到另一个分支。这是一个非常有用的工具，尤其是在发布新版本或者将特性分支的更改合并回主分支时特别有效。

2024-08-24

为了在阿里云服务器上通过 Nginx 和 uWSGI 部署 Django + Vue 3 实现的 Elasticsearch 搜索页面，你需要执行以下步骤：

准备阿里云服务器并安装必要的软件：
- Nginx
- uWSGI
- Python 环境（包括 Django 和 Elasticsearch 客户端）
配置 Django 项目：
- 设置 uwsgi 配置文件。
- 设置 nginx 配置文件，使其指向 uWSGI 服务。
配置 Elasticsearch 集群（如果尚未配置）。
部署 Django 项目代码到服务器。
部署 Vue 3 前端代码到 Nginx 静态文件目录。
启动 uWSGI 服务和 Nginx 服务。

以下是可能的配置文件示例：

uwsgi.ini（Django 项目的 uWSGI 配置）:




[uwsgi]
module = myproject.wsgi:application
http = :8000  # Django 项目的内部端口
master = true
processes = 4
threads = 2
chdir = /path/to/your/django/project  # Django 项目的路径
static-map = /static=/path/to/your/django/project/static  # 静态文件映射

nginx.conf（Nginx 配置）:




server {
    listen 80;
    server_name your_domain.com;  # 你的域名
 
    location /static {
        alias /path/to/your/django/project/static;  # Django 静态文件目录
    }
 
    location / {
        uwsgi_pass 127.0.0.1:8000;  # uWSGI 服务地址和端口
        include /path/to/your/uwsgi_params;  # uWSGI 参数文件
    }
 
    location /search/ {
        proxy_pass http://your_elasticsearch_host:port;  # Elasticsearch 地址和端口
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection 'upgrade';
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_cache_bypass $http_upgrade;
    }
}

确保在阿里云服务器上安装了 Nginx 和 uWSGI，并且配置了相应的 Python 环境。

启动 Nginx 和 uWSGI 的命令：




uwsgi --ini /path/to/your/uwsgi.ini
sudo service nginx start

确保你的 Vue 3 前端构建生成的静态文件已经部署到 Nginx 的静态文件目录，并且在部署 Django 项目时已正确设置了静态文件的映射。

最后，确保阿里云服务器的安全组规则正确设置，以允许外部访问 80 端口（HTTP）和你所使用的任何其他端口。

2024-08-24




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.data.elasticsearch.repository.config.EnableElasticsearchRepositories;
 
@SpringBootApplication
@EnableElasticsearchRepositories(basePackages = "com.example.demo.repository")
public class DemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}

这段代码是Spring Boot应用程序的主类，它启用了Elasticsearch的自动配置。@EnableElasticsearchRepositories注解用于启用Elasticsearch存储库，并指定了存储库所在的包。这样，Spring Data Elasticsearch可以自动发现并创建基于Elasticsearch的数据访问层。

git在macOS环境下的安装与配置（小白版）_apple git 设置

2024-08-24

在macOS上安装和配置Git的步骤如下：

打开Mac的浏览器并访问 Git官方网站下载最新版本的Git。
下载完成后，会出现一个名为git-2.xx.x.dmg（其中xx是中间数字，版本号会更新）的文件。双击这个文件开始安装。
安装器会自动开始，点击继续。
选择要安装的版本，默认会安装在/usr/local/bin/git。
继续点击继续，直到安装完成。
安装完成后，打开终端（Terminal.app）。
输入以下命令来配置Git的用户名和电子邮件地址：
```
git config --global user.name "你的名字"
git config --global user.email "你的邮箱"
```
替换"你的名字"和"你的邮箱"为你自己的信息。
为了确保Git配置正确，你可以使用以下命令来查看配置信息：
```
git config --global --list
```

以上步骤完成后，Git就在你的macOS系统上安装并配置好了。