# 1. 更新包索引
sudo apt-get update
 
# 2. 安装OpenJDK
sudo apt-get install openjdk-11-jdk
 
# 3. 验证Java安装
java -version
 
# 4. 创建Elasticsearch用户
sudo adduser elasticsearch
 
# 5. 添加Elasticsearch PPA
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
 
# 6. 导入Elasticsearch公钥
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
 
# 7. 再次更新包索引
sudo apt-get update
 
# 8. 安装Elasticsearch
sudo apt-get install elasticsearch
 
# 9. 配置Elasticsearch
sudo nano /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
 
# 在配置文件中设置集群名称和节点名称
# cluster.name: my-cluster
# node.name: node-1
 
# 10. 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch.service
 
# 11. 设置Elasticsearch开机自启
sudo systemctl enable elasticsearch.service
 
# 12. 验证Elasticsearch是否运行
curl -X GET "localhost:9200/"

以上脚本提供了在Ubuntu系统上手动安装Elasticsearch的详细步骤。这包括更新包索引、安装OpenJDK、添加Elasticsearch用户、添加Elasticsearch PPA、导入公钥、安装Elasticsearch、编辑配置文件、启动服务以及设置开机自启。最后，使用curl命令验证Elasticsearch是否成功运行。

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，设计用于云计算中。它可以帮助你快速地处理大量数据，并提供实时的搜索和分析能力。

特性：

• 分布式搜索引擎，可以解决大规模的搜索需求。
• 分布式实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索。
• 高可用性，支持故障转移和恢复。
• 支持结构化和非结构化数据。
• 支持实时分析。
• 提供丰富的API，支持RESTful风格。

安装和使用：

1. 安装Elasticsearch。
2. 通过RESTful API与Elasticsearch交互。

例子：

# 安装Elasticsearch
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
sudo apt-get install apt-transport-https
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch
 
# 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch.service
 
# 通过RESTful API添加文档
curl -X POST "localhost:9200/myindex/mytype" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "about": "I love to go rock climbing"
}'
 
# 通过RESTful API搜索文档
curl -X GET "localhost:9200/myindex/_search?q=name:John"

以上例子展示了如何安装Elasticsearch并通过RESTful API添加和搜索文档。Elasticsearch可以用于各种场景，如网站搜索、应用程序搜索、日志监控等。

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 用户查询
user_query = "如何使用 Elasticsearch?"
 
# 查询Elasticsearch
results = es.search(index="questions", query={
    "multi_match": {
        "query": user_query,
        "fields": ["title", "content"]
    }
})
 
# 输出搜索结果
for doc in results['hits']['hits']:
    print(f"Question: {doc['_source']['title']}")
    print(f"Answer: {doc['_source']['content']}")
    print("\n")

这段代码演示了如何使用Elasticsearch Python API连接到Elasticsearch服务器，并执行一个基本的多字段查询。它假设Elasticsearch中有一个名为"questions"的索引，并且文档包含"title"和"content"字段。代码将用户的查询与这些字段匹配，并输出所有匹配的结果。

# Starter Azure Pipelines template for .NET Core WebJob console apps
# This template provides a basic CI/CD pipeline for .NET Core projects.
 
# Stages are logical groupings of jobs.
stages:
- stage: Build
  displayName: Build stage
  jobs:  
  - job: Build
    displayName: Build
    pool:
      vmImage: 'ubuntu-latest'
    steps:
    - task: UseDotNet@2
      inputs:
        packageType: 'sdk'
        version: '3.1.x'
        includePreviewVersions: true
    - script: dotnet build --configuration Release
    - script: dotnet publish --configuration Release --output '$(build.artifactStagingDirectory)'
    - task: PublishBuildArtifacts@1
      inputs:
        pathtoPublish: '$(build.artifactStagingDirectory)'
 
- stage: Deploy
  displayName: Deploy stage
  condition: succeeded()
  jobs:  
  - deployment: Deploy
    displayName: Deploy
    environment: 'Production'
    pool:
      vmImage: 'ubuntu-latest'
    # Sets the appropriate environment variables for the rollout strategy.
    variables:
      - name: 'strategy'
        value: 'canary'
      - name: 'percentage'
        value: '10'
    steps:
    - task: DownloadBuildArtifacts@0
      inputs:
        buildType: 'current'
        downloadType: 'specific'
        artifactName: 'drop'
        itemPattern: '**'
        downloadPath: '$(build.artifactStagingDirectory)'
    - script: echo 'Deploying to the staging environment.'
    - script: echo 'In a real scenario, the deployment steps would go here.'

这个代码实例提供了一个基本的CI/CD流水线模板，用于.NET Core项目。它展示了如何使用Azure Pipelines来构建和发布一个.NET Core WebJob控制台应用程序。在构建阶段，它使用了UseDotNet@2任务来安装.NET Core SDK，然后执行了构建和发布步骤。发布步骤将构建产物发布到“构建工件暂存目录”。最后，它使用PublishBuildArtifacts@1任务将构建工件发布到可以在后续阶段中使用的地方。在部署阶段，它展示了如何根据成功的条件部署应用程序，并使用DownloadBuildArtifacts@0任务下载构建工件，然后执行部署步骤。这个例子是基于Ubuntu的最新版本，并假设有一个名为“Production”的环境已经在Azure Pipelines中定义。

在Vue中使用Element UI的el-form组件动态添加el-form-item并支持自定义验证规则，可以通过以下步骤实现：

1. 在data中定义一个表单数据对象和验证规则对象。
2. 使用v-for指令在el-form内循环渲染el-form-item。
3. 使用v-model绑定动态数据。
4. 使用:rules属性应用动态验证规则。
5. 如果需要自定义验证方法，可以在methods中定义并在验证规则中引用。

以下是一个简单的示例代码：

<template>
  <el-form :model="dynamicForm" :rules="rules" ref="dynamicForm">
    <el-form-item
      v-for="(item, index) in dynamicForm.items"
      :key="index"
      :label="'Item ' + (index + 1)"
      :prop="'items.' + index + '.value'"
      :rules="{ required: true, message: 'Item value is required', trigger: 'blur' }"
    >
      <el-input v-model="item.value"></el-input>
    </el-form-item>
    <el-button @click="addItem">Add Item</el-button>
    <el-button type="primary" @click="submitForm">Submit</el-button>
  </el-form>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      dynamicForm: {
        items: [
          { value: '' } // 初始为一个空的item
        ]
      },
      rules: {
        // 可以定义更多的全局验证规则
      },
    };
  },
  methods: {
    addItem() {
      this.dynamicForm.items.push({ value: '' });
    },
    submitForm() {
      this.$refs.dynamicForm.validate((valid) => {
        if (valid) {
          alert('Form is valid!');
        } else {
          console.log('Form is invalid');
          return false;
        }
      });
    }
  }
};
</script>

在这个例子中，我们定义了一个dynamicForm对象，它包含一个items数组，每个数组项都对应一个el-form-item。我们使用v-for来渲染这些项，并通过:prop属性指定每个表单项的验证字段。

addItem方法用于添加新的空表单项，submitForm方法用于提交表单并触发验证。如果你需要自定义验证方法，可以在methods中定义一个函数，并在rules对象中引用它。

# 拉取Elasticsearch和Kibana的官方Docker镜像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0
 
# 启动Elasticsearch容器
docker run --name elasticsearch -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
 
# 启动Kibana容器，并链接到Elasticsearch
docker run --name kibana -d -p 5601:5601 --link elasticsearch:elasticsearch \
  docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0

这段代码展示了如何使用Docker命令快速部署Elasticsearch和Kibana。首先，我们从Elasticsearch的官方Docker镜像仓库中拉取了镜像。然后，我们运行了Elasticsearch容器，并将其端口9200和9300都映射到了宿主机上。对于Kibana，我们同样拉取了镜像，并运行了一个新的容器，将其端口5601映射到宿主机上，并通过--link选项将其链接到Elasticsearch容器。

在Elasticsearch中，创建快照的过程通常涉及以下步骤：

1. 确保Elasticsearch仓库已配置好相应的仓库设置。
2. 创建快照仓库。
3. 创建快照。

以下是一个创建快照的示例代码：

PUT /_snapshot/my_backup_repository
{
  "type": "fs",
  "settings": {
    "location": "/path/to/backup/directory",
    "compress": true
  }
}
 
PUT /_snapshot/my_backup_repository/my_snapshot_1
{
  "indices": "index_1,index_2",
  "include_global_state": false,
  "metadata": {
    "taken_by": "backup_user",
    "taken_because": "volume_full"
  }
}

在上述代码中，我们首先创建了一个名为my_backup_repository的快照仓库，指定了快照数据的存储位置和是否压缩。然后，我们创建了一个名为my_snapshot_1的快照，指定了要包含的索引和是否包括全局状态以及附加的元数据信息。

请注意，实际执行时，你需要替换/path/to/backup/directory为实际的文件系统路径，以及index_1和index_2为你要备份的实际索引名称。

快照创建完成后，你就可以在指定的仓库位置找到已备份的数据。如果需要恢复数据，可以使用如下API：

POST /_snapshot/my_backup_repository/my_snapshot_1/_restore

这将触发恢复过程，将快照中的数据恢复到Elasticsearch集群中。请确保在执行恢复操作前，目标集群的索引没有预先存在的同名数据，否则可能会导致数据冲突。

Vue CLI依赖配置是通过package.json文件来管理的。package.json文件中的dependencies和devDependencies字段分别用于指定项目运行时所依赖的包和开发时所依赖的包。

如果需要重新安装node_modules，你可以按照以下步骤操作：

1. 删除现有的node_modules文件夹。可以通过命令行工具执行以下命令：

   
   
   
   rm -rf node_modules

   或者在Windows环境下使用：

   
   
   
   rmdir /s /q node_modules

2. 删除package-lock.json文件或者yarn.lock文件（如果你使用的是Yarn）。这样做是为了确保依赖关系的一致性。

   
   
   
   rm package-lock.json

   或者

   
   
   
   rm yarn.lock

3. 重新安装依赖。在项目根目录下执行：

   
   
   
   npm install

   或者如果你使用Yarn，则执行：

   
   
   
   yarn install

这样，npm install或yarn install会根据package.json和package-lock.json或yarn.lock文件重新安装所有依赖，并生成新的node_modules目录。

由于提供的代码范围是P123~P141，而这部分包含了多个方法和类，我将提供一个简化的示例，展示如何使用Elasticsearch的Java REST客户端创建一个索引。

import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
 
import java.io.IOException;
 
public class ElasticSearchExample {
 
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建RestClientBuilder并配置
        RestClientBuilder builder = RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
 
        // 创建RestClient
        RestClient restClient = builder.build();
 
        // 使用RestHighLevelClient封装RestClient
        try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(restClient)) {
            // 创建索引
            CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("test_index");
            CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println("索引创建状态: " + createIndexResponse.isAcknowledged());
        }
    }
}

这段代码展示了如何创建一个Elasticsearch索引。首先，我们创建了一个RestClientBuilder实例，并通过它配置了Elasticsearch节点的信息。然后，我们使用这个构建器创建了一个RestClient实例。接下来，我们使用这个RestClient创建了一个RestHighLevelClient实例，这是Elasticsearch Java API的高级REST客户端。最后，我们创建了一个CreateIndexRequest来指定索引名称，并使用RestHighLevelClient发送请求来创建索引。

请注意，这个示例假设Elasticsearch运行在本地主机的9200端口上。在实际应用中，你需要根据你的Elasticsearch服务器配置相应地调整主机地址和端口。

解释：

在Elasticsearch中，当索引的某些分片(shard)未分配时，通常会出现"unassigned shards"的问题。这意味着分片无法正常工作，因为它没有被分配到任何节点上。这可能是由于多种原因造成的，如节点宕机、集群重新平衡、分片副本数量配置错误等。

解决方法：

1. 检查集群健康状态：使用GET /_cluster/health查看集群状态，确认是否有节点宕机或者网络问题。
2. 查看未分配分片的原因：使用GET /_cluster/allocation/explain来获取未分配分片的详细原因。
3. 检查节点状态：使用GET /_cat/nodes?v查看所有节点的状态，确认是否有节点处于不正常状态。
4. 如果有节点宕机，重启节点或者添加新节点到集群。
5. 如果是由于集群重新平衡导致的分片未分配，可以等待自动平衡完成，或者手动强制分配分片，使用POST /_cluster/reroute。
6. 检查和调整分片副本配置：确保number_of_replicas设置正确，并且集群有足够的资源来承载这个副本数。
7. 查看和调整分片分配的策略：可以通过设置集群的分配策略来影响分片的分配，例如使用cluster.routing.allocation.enable设置。

在解决问题时，应该根据具体的错误信息和集群状态来采取相应的解决措施。