要部署Elasticsearch 8.14.1和Kibana 8.14.1，您可以遵循以下步骤：

1. 确保您的服务器满足Elasticsearch和Kibana的最小系统要求。

2. 下载Elasticsearch和Kibana的最新版本：

   • Elasticsearch: 访问Elasticsearch官方下载页面（https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch），选择适合您的操作系统的版本。
   • Kibana: 访问Kibana官方下载页面（https://www.elastic.co/downloads/kibana），选择适合您的操作系统的版本。

3. 安装Elasticsearch。以Linux为例，您可以使用以下命令下载并运行Elasticsearch：

   
   
   
   wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.14.1-linux-x86_64.tar.gz
   tar -xzf elasticsearch-8.14.1-linux-x86_64.tar.gz
   cd elasticsearch-8.14.1/
   ./bin/elasticsearch

4. 安装Kibana。以Linux为例，您可以使用以下命令下载并运行Kibana：

   
   
   
   wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-8.14.1-linux-x86_64.tar.gz
   tar -xzf kibana-8.14.1-linux-x86_64.tar.gz
   cd kibana-8.14.1/
   ./bin/kibana

5. 确保Elasticsearch和Kibana的配置文件（elasticsearch.yml 和 kibana.yml）正确设置，包括网络配置、内存分配和节点名称等。
6. 如果您在生产环境中运行，请考虑使用Elasticsearch的安全特性，如X-Pack，以保护数据和管理用户权限。
7. 确保Elasticsearch和Kibana的端口没有被防火墙阻塞。
8. 如果您在云服务或虚拟机上部署，请确保有足够的资源（CPU、内存、磁盘空间）来支持Elasticsearch和Kibana的运行。
9. 访问Elasticsearch和Kibana的控制台，通常是http://<your-server-ip>:9200 对于Elasticsearch和 http://<your-server-ip>:5601 对于Kibana。

请注意，这些步骤提供了一个基本的部署示例。在生产环境中，您可能需要进行额外的配置，例如设置集群、配置高可用性、设置监控和日志记录等。

在Elasticsearch中，您可以使用Elasticsearch的API来增加索引的分片数量，但是一旦索引被创建，分片的数量就不能更改。如果您需要更多的存储空间或需要分散查询负载，您可以通过增加副本分片来实现。

以下是如何增加分片数量的示例（这在实际中不可能，只能增加副本数量）：

# 假设我们有一个名为 my_index 的索引，我们想要增加分片的数量
 
# 首先，我们不能直接更改分片的数量，但我们可以创建一个新的索引，并设置我们想要的分片数量
 
PUT /my_new_index
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,  # 设置为我们想要的分片数量
    "number_of_replicas": 1
  }
}
 
# 然后，我们可以将旧索引的数据复制到新索引中，使用 reindex API
POST /_reindex
{
  "source": {
    "index": "my_index"
  },
  "dest": {
    "index": "my_new_index"
  }
}
 
# 最后，我们可以删除旧的索引，并将新索引的名称更改为旧索引的名称
DELETE /my_index
 
# 重命名新索引
POST /my_new_index/_alias
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "my_new_index",
        "alias": "my_index"
      }
    },
    {
      "add": {
        "index": "my_new_index",
        "alias": "my_index"
      }
    }
  ]
}

查询分片使用情况的API调用如下：

GET /_cat/shards?v

这将返回集群中所有分片的详细信息，包括分片的ID、索引名、主分片或副本分片、节点以及状态等。

要在Docker中部署Elasticsearch服务集群，你可以使用Elasticsearch的官方Docker镜像。以下是一个简单的步骤指南和示例Docker命令：

1. 确保你有Docker安装在你的机器上。
2. 准备Elasticsearch的配置文件 elasticsearch.yml，确保集群配置正确。
3. 运行Docker命令启动Elasticsearch容器。

示例 elasticsearch.yml 配置（注意修改节点名称，以及集群名称和节点发现等配置）:

cluster.name: my-cluster
node.name: node-1
network.host: 0.0.0.0
discovery.seed_hosts: ["host1", "host2"]

Docker命令示例（你可能需要修改端口映射和卷挂载）:

docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -v /path/to/your/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0

如果你想要运行一个集群，你需要在多台机器上重复上述步骤，或者在同一台机器上运行多个Elasticsearch容器，并确保它们的配置文件中的节点名称（node.name）是唯一的，它们的端口没有冲突，并且正确设置了集群的节点发现（discovery.seed_hosts）。

记得，在生产环境中运行Elasticsearch集群时，你还需要考虑分配足够的内存、保护你的数据目录、设置适当的网络安全措施等。

在Windows环境下为Elasticsearch配置密码，你需要使用Elasticsearch的内置用户（如elastic用户）并设置密码。Elasticsearch从7.0版本开始引入基于内置用户的安全性。以下是配置密码的步骤：

1. 确保Elasticsearch已经安装并运行在你的Windows系统上。
2. 在Elasticsearch的配置目录中找到elasticsearch.yml文件。

3. 在elasticsearch.yml文件中添加以下配置来启用基于内置用户的安全性：

   
   
   
   xpack.security.enabled: true
   xpack.security.transport.ssl.enabled: true

4. 重启Elasticsearch服务。

5. 通过Elasticsearch的Bin目录运行elasticsearch-setup-passwords工具来设置内置用户的密码。在命令行中执行以下命令：

   
   
   
   cd <Elasticsearch安装目录>\bin
   elasticsearch-setup-passwords interactive

   这个命令会提示你输入elastic, kibana等内置用户的密码。

6. 再次编辑elasticsearch.yml文件，添加或修改以下配置来使用你设置的密码：

   
   
   
   xpack.security.transport.ssl.enabled: true
   xpack.security.transport.ssl.keystore.path: elastic-keystore.p12
   xpack.security.transport.ssl.truststore.path: elastic-truststore.p12

7. 重启Elasticsearch服务。

现在，你应该已经为Elasticsearch在Windows环境下配置了密码。记得在连接Elasticsearch时使用正确的用户名和密码。

批量导入数据到ElasticSearch可以使用_bulk API。以下是一个简单的Python脚本，使用elasticsearch包来批量导入JSON数据。

首先，安装elasticsearch包（如果尚未安装）:

pip install elasticsearch

然后，编写批量导入数据的脚本：

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到ElasticSearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 准备数据，每行是一个JSON文档，以新行符分隔
data = """
{"index":{"_index":"your_index","_id":1}}
{"field1":"value1a","field2":"value2a"}
{"index":{"_index":"your_index","_id":2}}
{"field1":"value1b","field2":"value2b"}
"""
 
# 执行批量导入
response = es.bulk(index="your_index", doc_type="_doc", body=data)
 
# 输出结果
print(response)

确保替换your_index为你的目标索引，以及修改数据以符合你的需求。这个脚本会将两个文档批量导入到指定的索引中。

Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的开源搜索和分析引擎。它设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可伸缩和易管理的要求。

以下是一个使用 Python 的 Elasticsearch 客户端进行全文搜索的示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 定义搜索查询
query = {
    "query": {
        "match": {
            "content": "python"  # 假设我们在content字段搜索包含"python"的文档
        }
    }
}
 
# 执行搜索
response = es.search(index="my_index", body=query)
 
# 打印搜索结果
print(response)

在这个例子中，我们首先导入了 Elasticsearch 模块，然后创建一个 Elasticsearch 客户端连接到本地运行的 Elasticsearch 实例。接着，我们定义了一个查询，它会在 content 字段中搜索包含 "python" 文本的文档。然后我们调用 search 方法执行搜索，并将结果打印出来。

请确保在执行此代码之前，你的 Elasticsearch 服务正在运行，并且你有一个名为 my_index 的索引。此外，这个例子假设你已经有一定的 Elasticsearch 基础，并且知道如何设置和运行 Elasticsearch 实例。

# 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
 
# 设置Elasticsearch服务开机自启
sudo systemctl enable elasticsearch.service
 
# 检查Elasticsearch服务状态
sudo systemctl status elasticsearch.service
 
# 通过curl验证Elasticsearch是否运行
curl -X GET "localhost:9200/"

这段代码演示了如何在基于Debian的系统中安装Elasticsearch 7.x版本，启动并设置Elasticsearch服务，以及使用curl命令验证Elasticsearch服务是否正常运行。这是一个简化的例子，专注于基本的安装和服务配置步骤。

以下是一个基于Docker的ELK日志分析框架的示例配置。

首先，创建一个docker-compose.yml文件，用于定义ELK服务的容器：

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - "9200:9200"
    networks:
      - elk
 
  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.10.0
    volumes:
      - ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline
    command: -f /usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
    networks:
      - elk
 
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0
    environment:
      - ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - elk
 
volumes:
  esdata1:
    driver: local
 
networks:
  elk:
    driver: bridge

在同一目录下创建logstash/pipeline目录，并在该目录中创建logstash.conf配置文件。例如，一个基本的logstash.conf文件可以是：

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["elasticsearch:9200"]
    index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    # Username and password are optional if you are not using X-Pack
    # username => "user"
    # password => "pass"
  }
}

最后，通过Docker Compose启动ELK服务：

docker-compose up -d

这将启动Elasticsearch、Logstash和Kibana容器，并将它们连接在一个网络上。Elasticsearch将数据存储在本地卷esdata1中，Logstash将通过配置文件从其输入（比如Beats）读取数据，并将数据输出到Elasticsearch。Kibana将用于数据的可视化。

在ElasticSearch中，我们可以使用delete\_by\_query方法来删除满足特定查询条件的文档。这是一种更为高效的方式，因为它不需要我们手动检索文档ID，然后逐一删除。

以下是一些使用Python和Elasticsearch库删除Elasticsearch索引中数据的方法。

方法一：使用delete\_by\_query方法

from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
index_name = 'your_index_name'
 
body = {
    "query": {
        "match": {
            "your_field": "your_value"
        }
    }
}
 
response = es.delete_by_query(index=index_name, body=body)
 
print(response)

在上述代码中，我们首先导入了Elasticsearch库，然后创建了一个Elasticsearch对象。然后，我们定义了要操作的索引名和要执行的查询。我们使用delete\_by\_query方法删除满足查询条件的所有文档。

方法二：使用bulk方法删除

如果你想删除大量的数据，你可以使用bulk API。这种方法可以减少网络开销并提高性能。

from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
actions = []
 
for doc in search_results['hits']['hits']:
    action = {
        "_op_type": "delete",
        "_index": doc['_index'],
        "_id": doc['_id']
    }
    actions.append(action)
 
helpers.bulk(es, actions)

在上述代码中，我们首先导入了Elasticsearch库，然后创建了一个Elasticsearch对象。然后，我们定义了一个操作列表，并为每个要删除的文档添加了一个删除操作。最后，我们使用helpers.bulk方法执行这些操作。

注意：在使用delete\_by\_query和bulk方法时，请确保你已经安装了Elasticsearch Python客户端。你可以使用pip install elasticsearch命令来安装它。

在Vue3+TS项目中安装和配置eslint与prettier，你需要按照以下步骤操作：

1. 安装eslint和prettier：

npm install eslint prettier eslint-plugin-vue @vue/eslint-config-standard --save-dev

2. 安装eslint插件：

npm install eslint-plugin-prettier eslint-config-prettier --save-dev

3. 在项目根目录下创建.eslintrc.js配置文件，并添加以下内容：

module.exports = {
  root: true,
  env: {
    node: true,
  },
  extends: [
    'plugin:vue/vue3-essential',
    'eslint:recommended',
    'plugin:prettier/recommended',
  ],
  parserOptions: {
    parser: '@typescript-eslint/parser',
  },
  rules: {
    // 在这里添加或覆盖规则
  },
};

4. 创建.prettierrc配置文件，并添加以下内容：

{
  "semi": false,
  "singleQuote": true,
  "trailingComma": "es5",
  "printWidth": 80,
  "tabWidth": 2,
  "useTabs": false,
  "endOfLine": "auto"
}

5. 在package.json中添加eslint和prettier的脚本：

{
  "scripts": {
    "lint": "eslint --ext .js,.vue,.ts,.tsx src",
    "lint:fix": "eslint --fix --ext .js,.vue,.ts,.tsx src"
  }
}

6. 运行eslint检查和自动修复：

npm run lint
npm run lint:fix

以上步骤将会在你的Vue3+TS项目中安装eslint和prettier，并提供了基本的配置和命令来检查和格式化代码。根据项目需求，你可以在.eslintrc.js和.prettierrc中添加更多的配置来满足团队的代码风格规范。