# 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。

在Elasticsearch中，默认情况下，单个搜索请求返回的最大结果数是10000。如果你需要返回超过这个数量的结果，你可以通过设置index.max_result_window参数来增加这个限制。

在Elasticsearch中设置这个参数可以使用以下API调用：

PUT /_settings
{
  "index.max_result_window": 1000000
}

这个例子将最大结果数增加到了1000000。请注意，增加这个值可能会对Elasticsearch集群性能产生负面影响，因为它会占用更多的内存和处理资源。

如果你不希望修改集群的全局设置，你也可以在搜索时指定size参数超过10000，但同时你需要使用search_after搜索API来进行分页。这种方式适合于需要进行深度分页的场景。

以下是使用search_after进行分页的一个简单例子：

GET /_search
{
  "size": 10000,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "sort": [
    { "my_field": "asc" }
  ]
}

在第一次响应中，你会得到10000个文档，并且可以记录最后一个文档的排序值（my_field字段的值）。然后，在后续的请求中，你可以使用这个排序值作为search_after的值来获取下一个10000个结果：

GET /_search
{
  "size": 10000,
  "query": {
    "match_all": {}
  },
  "search_after": [last_value_from_previous_response],
  "sort": [
    { "my_field": "asc" }
  ]
}

这种方式可以避免单个搜索请求大小的限制，同时还能保持结果集的顺序。记住，每次使用search_after时，都需要从上一个响应中获取排序字段的最后一个值，并在下一个请求中作为search_after的值传递。

报错信息提示无法实例化支持Hive的SparkSession，因为找不到Hive类。这通常意味着Spark程序试图使用Hive的集成功能，但是Hive相关的类或依赖并没有正确加载到类路径中。

解决方法：

1. 确保你的项目中包含了所有必要的Hive依赖。如果你使用的是sbt，确保添加了如下依赖：

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-hive" % "你的Spark版本号"

2. 如果你正在使用Maven，添加如下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
    <version>你的Spark版本号</version>
</dependency>

请确保版本号与你使用的Spark版本相匹配。

3. 确保Hive配置文件（如hive-site.xml）已经被正确地放置在项目的资源文件夹（如src/main/resources）或者类路径中。
4. 如果你的Hive配置是正确的，并且依赖也已经添加，可能是因为SparkSession实例化的时候，Hive的类加载器还没有加载到需要的类。尝试重启Spark会话或者重新启动Spark应用程序。
5. 如果你在集群环境中运行，确保所有的节点都配置了Hive，并且有正确的Hive依赖。
6. 如果以上步骤都不能解决问题，检查是否有其他类路径问题或者依赖冲突，并解决它们。

确保在解决问题的过程中，你的Spark版本和Hive版本之间是兼容的。如果不兼容，可能需要升级或降级其中之一。

在Java项目中使用Elasticsearch，你需要使用Elasticsearch的Java客户端。以下是如何在Java项目中使用Elasticsearch的步骤：

1. 添加依赖：在你的pom.xml中添加Elasticsearch Java客户端的依赖。

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.10.2</version>
</dependency>

请确保版本与你的Elasticsearch服务器版本相匹配。

2. 创建客户端：在你的Java代码中创建一个Elasticsearch客户端。

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
    RestClient.builder(
        new HttpHost("localhost", 9200, "http"),
        new HttpHost("localhost", 9201, "http")
    )
);

3. 执行操作：使用客户端执行Elasticsearch操作，例如索引文档、搜索文档、更新文档等。

IndexRequest request = new IndexRequest("index_name").id("id_value").source(XContentType.JSON, "field", "value");
IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
 
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("index_name");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery());
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
 
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);

确保在完成操作后关闭客户端以释放资源：

client.close();

这些步骤提供了一个基本的入门示例。根据你的具体需求，你可能需要进一步定制代码，例如添加异常处理、指定不同的节点、设置连接参数等。

在处理十亿行数据时，ClickHouse和Elasticsearch各有优势。

ClickHouse:

• 优点：列式存储，高压缩比，高性能读写操作。
• 缺点：不适合复杂的搜索查询和全文检索。

Elasticsearch:

• 优点：强大的搜索功能，支持全文检索和复杂查询。
• 缺点：文档存储方式导致压缩比较低，性能可能不如ClickHouse。

如果需要快速查询和分析数据，ClickHouse可能更适合。而如果需要复杂的搜索和分析，Elasticsearch可能更好。

以下是两种数据库的简单示例：

ClickHouse:

-- 创建表
CREATE TABLE example_table (
  id UInt32,
  data String
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(date)
ORDER BY id;
 
-- 插入数据
INSERT INTO example_table (id, data) VALUES (1, 'Sample data');
 
-- 快速计数
SELECT count() FROM example_table;

Elasticsearch:

// 插入文档
POST /example_index/_doc/1
{
  "id": 1,
  "data": "Sample data"
}
 
// 快速计数
GET /example_index/_count

在实际选择时，需要考虑具体需求和场景。如果需要处理大量数据并进行复杂分析，ClickHouse可能是更好的选择。而如果需要全文搜索和高级查询，Elasticsearch则是更好的解决方案。

Canal是阿里巴巴开源的基于MySQL数据库增量日志解析的开源工具，它的设计目的是提供低延迟的数据变更监测服务。以下是一个简单的例子，展示如何使用Canal将MySQL数据同步到Elasticsearch。

首先，确保你已经部署了Canal和Elasticsearch，并且配置了Canal来监听MySQL的binlog。

然后，你可以使用以下代码示例作为数据同步的基础：

import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
 
public class MySQLToESSync {
 
    public static void main(String args[]) {
        // 创建连接
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
                new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostIp(),
                11111), "example", "", "");
 
        // 启动连接
        connector.connect();
        connector.subscribe(".*\\..*");
        connector.rollback();
        try {
            while (true) {
                // 获取指定数量的数据
                Message message = connector.getWithoutAck(100);
                long batchId = message.getId();
                if (batchId == -1 || message.getEntries().isEmpty()) {
                    Thread.sleep(1000);
                } else {
                    dataHandle(message, esClient);
                    connector.ack(batchId); // 确认消息
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }
 
    private static void dataHandle(Message message, RestHighLevelClient esClient) throws Exception {
        for (CanalEntry.Entry entry : message.getEntries()) {
            if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONEND) {
                continue;
            }
            CanalEntry.RowChange rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
                if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.DELETE) {
                    // 处理删除事件
                } else if (rowChange.getEventType() == CanalEntry.EventType.INSERT) {
                    // 处理插入事件
                    IndexRequest request =