{
  "mappings": {
    "properties": {
      "message": {
        "type": "text",
        "fields": {
          "keyword": {
            "type": "keyword",
            "ignore_above": 256
          }
        }
      },
      "tags": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      },
      "created_at": {
        "type": "date"
      }
    }
  }
}

这个代码示例展示了如何在ElasticSearch中定义一个包含文本字段（支持全文搜索）和关键字字段（不分词，用于精确匹配）的映射，以及一个地理位置点字段和日期字段。这样的映射可以帮助ElasticSearch更好地理解数据结构，以便进行更智能的搜索操作。

在Elasticsearch中，资源的分配主要是通过配置文件（如elasticsearch.yml）和环境设置来管理的。以下是一些常见的资源分配配置：

1. 内存:

   • Xms 和 Xmx 设置Elasticsearch进程的初始和最大堆内存大小。
   • 例如: ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m

2. 线程池:

   • thread_pool.bulk.size 控制批量请求的线程池大小。
   • 例如: thread_pool.bulk.size: 10

3. 索引数量:

   • indices.max_count 限制节点上的索引数量。
   • 例如: indices.max_count: 1000

4. 磁盘空间:

   • cluster.routing.allocation.disk.watermark.low 和 cluster.routing.allocation.disk.watermark.high 设置磁盘低水位线和高水位线，以防止分片分配因磁盘空间不足而受阻。
   • 例如: cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85% 和 cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 95%

5. 分片数量:

   • cluster.max_shards_per_node 限制每个节点的最大分片数。
   • 例如: cluster.max_shards_per_node: 1000

以下是一个配置示例，展示如何在elasticsearch.yml中设置这些参数：

# 设置堆内存
ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m
 
# 配置线程池大小
thread_pool.bulk.size: 10
 
# 设置索引数量上限
indices.max_count: 1000
 
# 设置磁盘空间水位线
cluster.routing.allocation.disk.watermark.low: 85%
cluster.routing.allocation.disk.watermark.high: 95%
 
# 设置每节点的最大分片数
cluster.max_shards_per_node: 1000

这些配置可以在Elasticsearch节点的配置文件elasticsearch.yml中设置，并且在节点重启后生效。对于正在运行的集群，某些配置项可以通过集群更新设置API动态更新。

from joblib import Parallel, delayed
import multiprocessing
 
def process_function(arg):
    # 这里是你要进行的计算任务
    print(f"Processing argument {arg}")
    return arg * arg
 
def main():
    # 设置并行计算参数
    num_cores = multiprocessing.cpu_count()  # 获取当前机器的CPU核心数
    parallel = Parallel(n_jobs=num_cores, verbose=10)  # 设置并行实例，使用所有核心，并显示进度
 
    # 创建任务列表
    arguments = list(range(10))
 
    # 使用Parallel和delayed进行并行计算
    results = parallel(delayed(process_function)(arg) for arg in arguments)
 
    # 打印结果
    print("Results:", results)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码演示了如何使用joblib的Parallel和delayed函数以及multiprocessing库来进行并行计算。代码中定义了一个处理函数process_function，然后在main函数中创建了一个任务列表，并使用并行计算来处理这些任务，最后打印结果。这是Python中进行高效计算的一个常见模式。

在CentOS 7上安装Elasticsearch 7、Kibana以及中文分词器IK，可以按照以下步骤进行：

1. 导入Elasticsearch和Kibana的公钥：

rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

2. 创建Elasticsearch的yum仓库文件：

echo "[elasticsearch-7.x]
name=Elasticsearch repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md" | sudo tee /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo

3. 安装Elasticsearch：

sudo yum install --enablerepo=elasticsearch elasticsearch

4. 启动并设置Elasticsearch开机自启：

sudo systemctl start elasticsearch.service
sudo systemctl enable elasticsearch.service

5. 下载并安装Kibana：

echo "[kibana-7.x]
name=Kibana repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md" | sudo tee /etc/yum.repos.d/kibana.repo
 
sudo yum install --enablerepo=kibana kibana
 
sudo systemctl start kibana.service
sudo systemctl enable kibana.service

6. 安装中文分词器IK：

   首先，你需要在Elasticsearch的config目录下的elasticsearch.yml文件中添加以下配置，以支持中文：

index.codec: best_compression

然后，你可以通过Elasticsearch的插件命令安装IK分词器：

sudo /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip

确保你的云服务器安全组或防火墙规则允许访问Elasticsearch和Kibana的默认端口（9200和5601）。

Spring Boot 整合 Elasticsearch 的方法有很多种，以下是一种常见的方法：

1. 添加依赖

   在 pom.xml 中添加 Spring Data Elasticsearch 的依赖：

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

2. 配置 Elasticsearch

   在 application.properties 或 application.yml 中配置 Elasticsearch 的基本信息：

# application.properties
spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300
spring.data.elasticsearch.repositories.enabled=true

3. 创建实体

   创建一个实体类，用于映射 Elasticsearch 中的文档：

@Document(indexName = "product", type = "product")
public class Product {
    @Id
    private String id;
    private String name;
    private double price;
    // 省略 getter 和 setter 方法
}

4. 创建 Repository

   创建一个 Elasticsearch Repository 接口：

public interface ProductRepository extends ElasticsearchRepository<Product, String> {
    // 可以定义一些查询方法，Spring Data Elasticsearch 会自动实现
}

5. 使用 Repository

   在服务中注入 ProductRepository，并使用它进行操作：

@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
 
    public List<Product> findAll() {
        return productRepository.findAll();
    }
 
    public Product save(Product product) {
        return productRepository.save(product);
    }
 
    // 其他业务方法
}

6. 创建 Controller

   提供 RESTful API 接口：

@RestController
@RequestMapping("/api/products")
public class ProductController {
    @Autowired
    private ProductService productService;
 
    @GetMapping
    public List<Product> getAllProducts() {
        return productService.findAll();
    }
 
    @PostMapping
    public Product saveProduct(@RequestBody Product product) {
        return productService.save(product);
    }
 
    // 其他接口方法
}

以上就是一个简单的 Spring Boot 整合 Elasticsearch 的例子。这个例子展示了

由于原始代码是基于Java的，并且使用了Jsoup库来解析HTML，而Jsoup不适合用于解析JavaScript渲染的页面，因此无法直接应用于此场景。

对于Python爬取京东的需求，以下是一个简单的Python代码示例，使用requests和BeautifulSoup库来获取商品信息并保存到Elasticsearch中。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 初始化Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 京东商品URL
url = "https://item.jd.com/100012043978.html"
 
# 发送HTTP GET请求获取页面内容
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析页面
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取商品名称
    product_name = soup.find('div', class_='sku-name').text.strip()
    
    # 提取商品价格
    product_price = soup.find('div', class_='price').text.strip()
    
    # 创建一个Elasticsearch文档
    doc = {
        'name': product_name,
        'price': product_price,
        'url': url
    }
    
    # 将文档索引到Elasticsearch
    res = es.index(index="jd_products", document=doc)
    print(res['result'])
else:
    print("Failed to retrieve the webpage")

确保Elasticsearch服务正在运行，并且有一个名为jd_products的索引。这段代码会发送一个HTTP GET请求到指定的京东商品URL，解析返回的HTML内容，提取商品名称和价格，并将这些信息保存到Elasticsearch中。

from datetime import datetime
 
# 假设我们有一个搜索结果列表
search_results = [
    {
        "_source": {
            "name": "John Doe",
            "email": "john@example.com",
            "timestamp": "2021-01-01T12:00:00"
        },
        "sort": [1609459200000]  # 对应2021-01-01T12:00:00的毫秒时间戳
    },
    # ... 更多搜索结果
]
 
# 解析并格式化搜索结果
parsed_results = []
for result in search_results:
    source = result["_source"]
    timestamp = datetime.utcfromtimestamp(result["sort"][0] / 1000).strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S')
    parsed_results.append({
        "name": source["name"],
        "email": source["email"],
        "timestamp": timestamp
    })
 
# 打印解析后的结果
print(parsed_results)

这段代码示例假设我们已经有了一个Elasticsearch搜索结果列表，并通过解析每个结果中的_source和sort字段，将时间戳由毫秒转换为可读的格式，最终打印出解析后的结果列表。

// 以下是Brandes算法的核心函数，用于计算无向图中节点最短路径长度之和。
// 假设图以邻接矩阵的形式给出，其中distTo[v]存储从源节点到v的最短路径长度，
// 而edgeTo[v]记录了从源节点到v的路径上的前一个节点。
 
public void shortestPathLengths(boolean[] s, int V) {
    IndexMinPQ<Double> pq = new IndexMinPQ<>(V);
    for (int v = 0; v < V; v++) {
        if (s[v]) {
            distTo[v] = 0.0;
            pq.insert(v, 0.0);
        } else {
            distTo[v] = Double.POSITIVE_INFINITY;
        }
        edgeTo[v] = -1;
    }
 
    while (!pq.isEmpty()) {
        int v = pq.delMin();
        for (Edge e : G.adj(v)) {
            int w = e.other(v);
            if (Double.POSITIVE_INFINITY == distTo[w]) {
                distTo[w] = distTo[v] + e.weight();
                edgeTo[w] = v;
                pq.insert(w, distTo[w]);
            }
        }
    }
}

这段代码实现了Brandes算法的核心部分，用于计算给定源节点的最短路径长度。它使用了一个索引最小优先队列来有效地维护当前最短路径长度的节点。在实际应用中，需要先初始化distTo和edgeTo数组，并根据需要调整IndexMinPQ的实现。

Camunda Zeebe 是一个用于微服务的高性能分布式业务流程引擎，它专注于性能、可伸缩性和低延迟。在这个问题中，我们将关注于 Zeebe 的 Partitions 和 Internal Processing 概念。

Partitions

Zeebe 使用分区的概念来提高系统的可伸缩性和容错性。每个分区都是一个独立的服务实例，可以部署在不同的节点上。当流程实例或作业被创建时，Zeebe 会根据指定的分区键来决定将其分配到哪个分区。

Internal Processing

Internal Processing 是指 Zeebe 引擎内部如何处理流程定义、流程实例和作业的创建、激活和完成等。

以下是一个简化的示例，描述了如何在代码中创建一个流程定义和启动一个流程实例：

// 创建一个Zeebe客户端
ZeebeClient client = ZeebeClient.newClientBuilder()
                                 .withPort(26500)
                                 .build();
 
// 部署一个流程定义
DeploymentEvent deploymentEvent = client.newDeployCommand()
                                        .addResourceFromClasspath("order-process.bpmn")
                                        .send()
                                        .join();
 
// 启动一个流程实例
ProcessInstanceEvent processInstanceEvent = client.newCreateProcessInstanceCommand()
                                                 .bpmnProcessId("order-process")
                                                 .send()
                                                 .join();
 
// 打印流程实例ID
System.out.println("流程实例ID: " + processInstanceEvent.getProcessInstanceKey());
 
// 关闭客户端
client.close();

在这个示例中，我们首先创建了一个Zeebe客户端，然后使用该客户端部署了一个名为 "order-process.bpmn" 的流程定义。接着，我们启动了一个流程实例，并打印了流程实例的键。最后，我们关闭了客户端。

这个示例展示了如何与Zeebe进行交互，并且如何在代码中处理流程定义和流程实例。在实际应用中，你需要根据自己的需求来调整这个示例代码。

报错解释：

这个错误通常表示Docker容器中的Elasticsearch实例启动后，Elasticsearch服务没有正确运行，或者无法正确地确认其健康状态。可能的原因包括配置问题、资源限制、权限问题或网络问题等。

解决方法：

1. 检查Elasticsearch容器的日志：

   使用命令 docker logs [container_id_or_name] 查看容器的输出日志，寻找具体的错误信息。

2. 检查Elasticsearch配置：

   确保Elasticsearch的配置文件（例如elasticsearch.yml）中的设置正确无误，并且与你的环境兼容。

3. 检查资源分配：

   确保Docker容器有足够的内存和CPU资源来运行Elasticsearch。可以通过调整容器的内存和CPU限制来解决资源不足的问题。

4. 检查网络配置：

   如果Elasticsearch在网络模式下运行，确保网络配置正确，并且没有防火墙或安全组规则阻止必要的通信。

5. 检查权限问题：

   确保Elasticsearch的数据和工作目录有正确的权限，容器内的Elasticsearch用户可以访问这些目录。

6. 检查Elasticsearch版本兼容性：

   如果你使用的是特定版本的Elasticsearch，确保Docker镜像与Elasticsearch版本兼容。

7. 重启Elasticsearch容器：

   如果配置和资源都没有问题，尝试重启Elasticsearch容器，有时候简单的重启就能解决问题。

8. 查看官方文档和社区支持：

   如果以上步骤都不能解决问题，查看Elasticsearch官方文档中关于故障排除的部分，或者在Elasticsearch社区寻求帮助。