# 创建一个示例 Git 仓库并提交一个初始变更
mkdir example
cd example
git init
echo "Hello, Git!" > hello.txt
git add hello.txt
git commit -m "Initial commit"
 
# 查看提交历史
git log --oneline
 
# 使用 soft 模式进行 reset，撤销最近的一次提交但保留更改内容
git reset --soft HEAD^
 
# 使用 mixed 模式进行 reset，撤销最近的一次提交并保留更改在工作区
git reset --mixed HEAD^
 
# 使用 hard 模式进行 reset，撤销最近的一次提交，包括工作区和索引的更改
git reset --hard HEAD^
 
# 查看历史记录，验证变更是否已被撤销
git log --oneline

这段代码展示了如何在一个简单的 Git 仓库中使用 reset 命令的三种模式：soft、mixed 和 hard。每种模式都会撤销最后一次提交，但它们对索引（staging area）和工作目录中的更改的处理方式不同。

在Elasticsearch中，频繁更新相同的文档会导致性能问题，因为它们会占用资源，并且不利于索引的优化。如果文档的大部分数据不会改变，只有少量信息会更新，那么可以考虑以下两种方法：

1. 使用Elasticsearch的partial update功能，只更新需要改变的字段。这样可以减少资源占用，并且只更新索引。
2. 设计文档结构时，尽量将不经常变化的字段和经常变化的字段分开，放入不同的文档或字段中。

以下是使用partial update的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch()
 
doc_id = 'your_document_id'
index_name = 'your_index_name'
 
# 尝试partial update
try:
    es.update(index=index_name, id=doc_id, body={
        "doc": {
            "field_to_update": "new_value"
        }
    })
except Exception as e:
    print(f"Partial update failed: {e}")
 
# 如果partial update不成功，考虑重新设计文档结构

在上述代码中，我们首先尝试使用update方法和doc参数来进行partial update。如果更新失败，我们可以根据异常处理的逻辑来进行相应的操作。

// 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。