在Elasticsearch中重置密码通常涉及以下步骤：

1. 停止Elasticsearch服务。
2. 使用Elasticsearch内置的elasticsearch-setup-passwords工具来重置密码。
3. 重新启动Elasticsearch服务并使用新密码。

以下是在Linux系统上执行这些步骤的示例：

# 停止Elasticsearch服务
sudo systemctl stop elasticsearch
 
# 重置密码，这将会设置超级用户权限的密码，并且为每个内置用户生成密码
sudo /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-setup-passwords interactive
 
# 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch

执行elasticsearch-setup-passwords interactive命令后，它会提示你输入elastic, kibana等内置用户的新密码。你需要记下这些密码，以便在连接到Elasticsearch时使用。

请注意，如果你是通过安装包或Docker等方式安装Elasticsearch，路径可能会有所不同。确保你根据自己的安装情况调整上述命令。

minimum_should_match参数在ElasticSearch中用于控制布尔查询中的最小匹配字段数量。它通常与布尔查询一起使用，如bool查询，在should子句中指定多个查询条件时，用于确定至少需要多少个查询条件被满足。

minimum_should_match可以是绝对数值（匹配的精确数量）、相对数值（比例，如75%）或者自动调整的数值（如1<2表示至少有2个查询条件需要满足，但不能超过1个）。

以下是一个使用minimum_should_match的例子：

GET /_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "match": { "name.first": "John" }},
        { "match": { "name.last": "Smith" }},
        { "match": { "name.last": "Doe" }}
      ],
      "minimum_should_match": 2
    }
  }
}

在这个例子中，minimum_should_match设置为2，意味着至少需要有2个should子句被满足。如果查询中有3个should子句，那么至少需要有2个子句匹配。如果有更多的should子句，则至少需要匹配的子句数量按照这个规则增加。

在OpenGL ES中，glDrawArrays() 函数用于绘制图元。这个函数指定了要绘制的数组类型、起始位置以及要绘制的元素数量。

函数原型如下：

void glDrawArrays(GLenum mode, GLint first, GLsizei count);

• mode 参数指定了要绘制的图元类型，如 GL_TRIANGLES、GL_POINTS 等。
• first 参数指定了在调用 glDrawArrays() 时，从哪个顶点数据开始取值。
• count 参数指定了要绘制的顶点数量。

使用 glDrawArrays() 的例子：

// 假设已经绑定了一个 VAO，并且顶点数据、索引等已经通过 glVertexAttribPointer 和 glEnableVertexAttribArray 设置完毕。
 
// 绘制一个三角形
glDrawArrays(GL_TRIANGLES, 0, 3);  // 使用前三个顶点绘制一个三角形
 
// 绘制一系列点
glDrawArrays(GL_POINTS, 0, 100);  // 从第一个顶点开始，绘制100个点

在使用 glDrawArrays() 时，确保已经绑定了一个 Vertex Array Object (VAO)，并且通过 glEnableVertexAttribArray() 和 glVertexAttribPointer() 为所需的顶点属性分配了内存。

Git工作流程概述：

Git工作区域包括本地电脑、暂存区（Index）、本地仓库（Local Repository）以及远程仓库（Remote Repository）。

1. 工作目录：你的本地文件系统，存放你的工程文件。
2. 暂存区：介于工作目录和Git仓库之间的区域，保存了工作目录中的变化。
3. 本地仓库：保存项目的完整历史，可以进行版本控制。
4. 远程仓库：远程服务器上的Git仓库，如GitHub、GitLab等。

Git工作流程：

1. 在工作目录中修改文件。
2. 把想要下一步保存的更改（增加、修改、删除）放入暂存区。
3. 将暂存区的内容提交到本地仓库，每次提交都会创建一个新的版本。
4. 如果需要与他人合作或将代码推广到远程仓库，可以将本地仓库的内容推送到远程仓库。

Git命令概览：

• git status：查看工作目录和暂存区状态。
• git add：将工作目录中的更改添加到暂存区。
• git commit：将暂存区的更改提交到本地仓库。
• git push：将本地仓库的更改推送到远程仓库。
• git pull：从远程仓库拉取更新并合并到本地仓库。
• git clone：从远程仓库克隆代码到本地。
• git branch：查看、创建、删除分支。
• git checkout：切换分支或恢复文件。
• git merge：合并分支。
• git log：查看提交历史。

示例：

# 查看当前工作目录状态
git status
 
# 添加所有更改到暂存区
git add .
 
# 提交暂存区的更改到本地仓库
git commit -m "Commit message"
 
# 推送本地仓库的更改到远程仓库
git push origin main
 
# 从远程仓库拉取更新
git pull
 
# 克隆远程仓库到本地
git clone https://github.com/user/repo.git
 
# 创建新分支
git branch new-branch
 
# 切换到新分支
git checkout new-branch
 
# 合并分支
git merge other-branch
 
# 查看提交历史
git log

这些命令是Git操作的基础，可以帮助开发者在本地电脑上管理和跟踪他们的代码。

解释：

Elasticsearch CPU 负载达到100%通常意味着集群的某些节点的CPU使用率非常高。这可能是因为正在执行大量的搜索、聚合或索引操作，或者集群的某些节点上运行的操作超过了CPU的处理能力。

解决方法：

1. 监控集群状态：使用Elasticsearch自带的API或工具（如Kibana、Cerebro）监控集群的健康状况、索引大小、查询量和CPU使用率。
2. 优化索引操作：减少索引的数据量，使用更合适的数据结构和字段类型，以减少索引占用的资源。
3. 限制并发操作：对于可能引起高CPU负载的操作，如高频率的搜索或聚合查询，可以通过设置合适的并发限制（如并发搜索线程数）来控制。
4. 集群扩容：如果CPU资源不足，可以考虑增加更多的节点到集群中，分散负载。
5. 优化节点配置：调整Elasticsearch节点的配置，如调整JVM堆大小、设置合适的refresh\_interval等。
6. 使用节点资源隔离插件：如Marvel或Elasticsearch-HQ，这些插件可以帮助你监控和管理节点资源。
7. 升级硬件：如果当前硬件不能满足需求，考虑升级服务器硬件，如使用更快的CPU。
8. 分析和解决瓶颈：使用Elasticsearch的监控和分析工具（如ELK stack）找出导致高CPU负载的原因，并进行相应的优化。

在进行任何操作前，请确保已经备份了数据，以防止数据丢失。

import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms;
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.TermsAggregationBuilder;
import org.elasticsearch.search.fetch.subphase.highlight.HighlightBuilder;
import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
 
// 构建聚合查询
TermsAggregationBuilder aggregationBuilder = AggregationBuilders
    .terms("brandAgg")
    .field("brandName.keyword")
    .size(10);
 
// 构建高亮查询
HighlightBuilder highlightBuilder = new HighlightBuilder();
highlightBuilder.field("title");
highlightBuilder.preTags("<em>");
highlightBuilder.postTags("</em>");
 
// 构建全文搜索查询
QueryBuilders.multiMatchQuery("searchText", "title", "subTitle");
 
// 以上构建了聚合、高亮和全文搜索的基础查询，下面是查询的具体实现
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("jd_goods");
searchRequest.source(new SearchSourceBuilder()
    .query(QueryBuilders.multiMatchQuery("searchText", "title", "subTitle")) // 全文搜索
    .aggregation(aggregationBuilder) // 聚合
    .highlighter(highlightBuilder) // 高亮
    .sort("saleable", SortOrder.DESC) // 排序
);
 
// 执行查询
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

这段代码展示了如何在ElasticSearch中使用Java High Level REST Client进行全文搜索、聚合和高亮的查询。首先构建了聚合查询，然后构建了高亮查询，最后结合全文搜索查询，并设置了排序和高亮的参数，最终执行查询并获取结果。

在Kibana中，您可以使用Index Lifecycle Management (ILM) 功能来定期删除过期的Elasticsearch索引。以下是一个创建索引生命周期策略的示例，该策略将在索引达到一定年龄后自动删除：

1. 打开Kibana，然后转到 "Management" > "Stack Management" > "Index Lifecycle Policies"。
2. 点击 "Create policy"。
3. 输入策略名称，并设置 "Phases" 以自动删除过期的索引：

{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_age": "30d",
            "max_size": "50GB"
          }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age": "90d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，索引在创建30天后会滚动，并且在索引达到90天后会被自动删除。您可以根据需要调整 "max\_age" 和 "min\_age" 的值。

4. 保存策略并将其关联到一个或多个索引模板。

请注意，此功能需要Elasticsearch v6.7或更高版本，并且Kibana必须与Elasticsearch版本相匹配。

# 配置Elasticsearch节点属性
node.name: node-1
node.master: true
node.data: true
 
# 设置集群名称
cluster.name: my-cluster
 
# 设置节点可以成为主节点
node.master: true
 
# 设置节点可以保存数据
node.data: true
 
# 配置外部访问的绑定地址
network.host: 192.168.1.10
 
# 设置对外服务的HTTP端口
http.port: 9200
 
# 设置节点间通信的端口
transport.tcp.port: 9300
 
# 设置集群发现机制
discovery.seed_hosts: ["host1", "host2"]
 
# 启用安全功能
xpack.security.enabled: true
 
# 设置密码哈希，仅用于示例，实际应使用Elasticsearch提供的工具生成
elastic_password_hash: "$2a$12$OOVHgk6C2WVJ/KYHW8rTNe21LZ6OI6pi1o82GnBjq0rR226t62C1C"
 
# 设置内存隔离
bootstrap.memory_lock: true
 
# 设置线程堆栈大小
thread_stack_size: 256kb

这个配置文件示例展示了如何设置Elasticsearch节点的基本属性，包括节点名称、集群名称、节点类型、网络配置、端口设置、集群发现和安全设置。同时，展示了如何使用密码哈希来启用用户安全认证。此外，还包含了一些高级配置，如内存隔离和线程堆栈大小的设置。

# 1. 切换到你的开发分支
git checkout your-branch
 
# 2. 拉取远程仓库的变更并与你的分支合并
git pull origin master
 
# 如果在合并过程中遇到冲突，解决冲突后提交合并
git add .
git commit -m "解决合并冲突"
 
# 3. 将解决冲突后的变更推送到远程仓库
git push origin your-branch

在多人协同开发的场景下，为了避免冲突和错误，建议定期同步远程仓库的变更，并在进行重大更改之前创建新的分支。通过使用分支，可以提高代码审查的效率，并减少合并冲突的发生。

在Elasticsearch中，可以使用聚合（aggregations）来对数据进行复杂的分析。以下是一个使用Elasticsearch DSL（Elasticsearch Query DSL）的Python例子，它展示了如何执行一个基本的聚合查询。

假设我们有一个名为logs的索引，并且我们想要计算level字段的每个不同值的文档数量。

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search
 
# 初始化Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个搜索对象
s = Search(using=es, index="logs")
 
# 添加聚合分析
s = s.aggregation('my_terms_agg', terms=Terms(field='level'))
 
# 执行查询
response = s.execute()
 
# 获取聚合结果
aggregations = response.aggregations
for bucket in aggregations.my_terms_agg.buckets:
    print(f"Key: {bucket['key']}, Doc Count: {bucket['doc_count']}")

这段代码首先导入了必要的Elasticsearch和Elasticsearch\_dsl模块，然后创建了一个Elasticsearch客户端并初始化了一个搜索对象。接着，我们向搜索对象添加了一个aggregation，使用了Terms聚合器来对level字段的不同值进行计数。最后，我们执行查询并打印出每个不同值的文档数量。