// 导入必要的库
var elasticsearch = require('elasticsearch');
 
// 创建Elasticsearch客户端
var client = new elasticsearch.Client({
  host: 'localhost:9200',
  log: 'trace'
});
 
// 使用Elasticsearch客户端执行查询
client.search({
  index: 'kibana_sample_data_ecommerce',
  body: {
    "query": {
      "match_all": {}
    }
  }
}).then(function(response) {
  var hits = response.hits.hits;
  console.log(hits);
}, function(error) {
  console.trace(error.message);
});
 
// 上述代码演示了如何使用Elasticsearch JavaScript客户端查询名为'kibana_sample_data_ecommerce'的索引中的所有文档。

这段代码演示了如何使用Elasticsearch的JavaScript客户端库来执行一个简单的查询。它创建了一个客户端实例,指向运行在本地的Elasticsearch实例(通常是在9200端口),并执行了一个匹配所有文档的查询。然后,它打印出返回的结果或者是错误信息。这是开始使用Elasticsearch进行数据探索的一个基本例子。

报错解释:

这个错误表明你在尝试编译或配置一个需要SSL支持的软件时,配置脚本检测到系统中缺少OpenSSL库。OpenSSL是一个开放源代码的安全套接字层库,它用于实现网络通讯过程中的加密。

解决方法:

  1. 安装OpenSSL库。具体安装命令取决于你的操作系统。

    • 对于基于Debian的系统(如Ubuntu),使用以下命令:

      
      
      
      sudo apt-get install libssl-dev
    • 对于基于RedHat的系统(如CentOS),使用以下命令:

      
      
      
      sudo yum install openssl-devel
    • 对于macOS,使用Homebrew:

      
      
      
      brew install openssl
  2. 如果OpenSSL已经安装,确保配置脚本能找到它。可能需要指定OpenSSL的路径,通过在./configure命令后添加参数来实现,例如:

    
    
    
    ./configure --with-ssl=/path/to/ssl

    其中/path/to/ssl是OpenSSL安装的基础路径。

  3. 如果你不需要SSL模块,可以在运行./configure时禁用它们,例如:

    
    
    
    ./configure --without-http_ssl_module
  4. 如果你使用的是一个特定的编译脚本或者构建系统,确保遵循该系统的指导来配置依赖关系。
  5. 在配置和编译过程中,如果遇到权限问题,请确保你有足够的权限来安装库和修改配置文件。

完成这些步骤后,重新运行./configure脚本,错误应该不再出现。如果问题依然存在,请检查配置脚本生成的日志文件或使用config.log来获取更详细的错误信息。

RestHighLevelClient 是 Elasticsearch 的一个高级客户端,它提供了基于Elasticsearch的REST API的高级API。以下是一个使用 RestHighLevelClient 的示例,它创建了一个索引,添加了一些文档,并执行了一个简单的搜索。




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.search.SearchRequest;
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
import org.elasticsearch.action.support.WriteRequest;
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客户端
        try (RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")))) {
 
            // 创建索引
            CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("my_index");
            client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 添加文档
            IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("my_index");
            indexRequest.id("1");
            indexRequest.source(XContentType.JSON, "title", "Some title");
            client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 确保文档被索引
            client.flush(new FlushRequest("my_index"), RequestOptions.DEFAULT);
 
            // 搜索请求
            SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
            searchRequest.source(new SearchSourceBuilder().query(QueryBuilders.matchQuery("title", "title")));
 
            // 执行搜索
            SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
            System.out.println(searchResponse.toString());
        }
    }
}

在这个例子中,我们首先创建了一个 RestHighLevelClient 实例,然后创建了一个名为 "my\_index" 的索引。接着,我们向该索引添加了一个文档,并使用 flush 方法确保文档被立即索引。最后,我们执行了一个基本的搜索,搜索索引中所有标题包




apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
spec:
  ports:
  - port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: db
  selector:
    k8s-app: elasticsearch-logging
---
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
spec:
  replicas: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: elasticsearch-logging
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearch-logging
        image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-oss:6.2.4
        resources:
          limits:
            cpu: 1000m
            memory: 2048Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: db
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: db
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - name: elasticsearch-logging
          mountPath: /usr/share/elasticsearch/data
        env:
        - name: "NAMESPACE"
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        - name: "NODE_NAME"
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: "CLUSTER_NAME"
          value: "k8s-logs"
        - name: "NUM_SHARDS"
          value: "1"
        - name: "HEAP_SIZE"
          value: "256m"
        - name: "FS_TYPE"
          value: ""
      volumes:
      - name: elasticsearch-logging
        emptyDir: {}

这个示例展示了如何在Kubernetes中部署一个Elasticsearch高可用性集群。它使用Deployment来确保集群的副本数,并且使用Service来暴露集群服务。集群配置通过环境变量来设置,并且使用了emptyDir作为存储卷来保证数据的临时性。这个配置适用于学习和测试,并非生产环境下的推荐配置。在生产环境中,你需要使用外部存储,并且配置更多的安全和监控特性。




import React from 'react';
import { View, Text, Image } from 'react-native';
import FastImage from 'react-native-fast-image';
 
export default class ImageWithProgress extends React.Component {
  render() {
    return (
      <View>
        <FastImage
          style={{ width: 100, height: 100 }}
          source={{
            uri: 'https://example.com/your-image.jpg',
            priority: FastImage.priority.normal,
          }}
          resizeMode={FastImage.resizeMode.contain}
          onLoadStart={() => this.setState({ progress: 0 })}
          onProgress={({ nativeEvent }) => {
            this.setState({ progress: nativeEvent.loaded / nativeEvent.total });
          }}
          onLoad={() => this.setState({ progress: 1 })}
        />
        <Text>{Math.round(this.state.progress * 100)}%</Text>
      </View>
    );
  }
}

这个例子使用了react-native-fast-image库来替代react-native-image-progress,因为react-native-fast-image更加现代,并且是react-native-image-progress的主要维护者推荐的替代品。代码展示了如何在React Native应用中加载一个网络图片,并且实时显示加载进度。

报错解释:

这个错误通常出现在使用Angular或者AngularJS框架进行路由配置时。它表示你正在尝试为一个索引路由(通常是空路由或者 "/")添加子路由,这在Angular或AngularJS中是不允许的。

解决方法:

确保你的路由配置是正确的。如果你想要为一个特定的路由添加子路由,你应该将子路由作为那个具体路由的子集,而不是尝试将子路由直接添加到一个索引路由。例如,如果你有一个/home路由,你应该将任何子路由作为/home的子路径,如/home/profile/home/settings

以下是一个错误的路由配置示例:




// 错误的配置
$routeProvider
    .when('/', {
        templateUrl: 'index.html',
        // 这里不应该有子路由
        // child routes should be configured for /home or other specific routes
    })
    .when('/home', {
        templateUrl: 'home.html',
        // 子路由配置
        // ...
    });

以下是一个正确的路由配置示例:




// 正确的配置
$routeProvider
    .when('/', {
        templateUrl: 'index.html',
    })
    .when('/home', {
        templateUrl: 'home.html',
        // 子路由配置
        // ...
    });

确保你的应用程序中不要尝试将子路由添加到索引路由,而是将它们添加到具体的、非索引的路由上。




import React from 'react';
import { Text, View, StyleSheet } from 'react-native';
 
const App: React.FC = () => {
  return (
    <View style={styles.container}>
      <Text style={styles.title}>欢迎来到 React Native!</Text>
    </View>
  );
};
 
const styles = StyleSheet.create({
  container: {
    flex: 1,
    justifyContent: 'center',
    alignItems: 'center',
  },
  title: {
    fontSize: 20,
    textAlign: 'center',
  },
});
 
export default App;

这段代码展示了如何使用TypeScript和React Native创建一个简单的应用程序。它使用了函数组件(React.FC),Flexbox布局,以及StyleSheet来定义样式。这是一个很好的起点,可以帮助开发者理解如何开始构建更稳健的移动应用。

React Native Image Resizer 是一个用于React Native应用程序的图像大小调整库。它可以用于调整图像的尺寸,以便在上传到服务器之前减少图像的大小。

以下是如何使用React Native Image Resizer的一个基本示例:




import ImageResizer from 'react-native-image-resizer';
 
// 调整图像大小并获取新图像的路径
ImageResizer.createResizedImage(imageUri, newWidth, newHeight, quality, rotation, outputPath)
  .then((resizedImagePath) => {
    // 处理resizedImagePath,例如上传到服务器
    console.log('Resized image path: ' + resizedImagePath);
  })
  .catch((error) => {
    // 处理错误情况
    console.log('Error resizing image: ' + error);
  });

在这个示例中,imageUri 是需要调整大小的图像的路径,newWidthnewHeight 是调整后图像的宽度和高度,quality 是图像质量(0 到 1),rotation 是旋转角度,outputPath 是输出图像的路径。调用 createResizedImage 函数后,它会返回一个Promise,该Promise在成功调整图像大小后会解析为调整大小后图像的路径,在失败时会解析为错误信息。

在React中,useState是一个Hook,它用于在函数组件中添加状态。当你使用useState设置了一个新值后立即打印,可能会遇到获取不到最新值的情况,因为状态的更新可能是异步的。

解决方法:

  1. 使用函数式更新:



const [count, setCount] = useState(0);
 
setCount(count + 1);
console.log(count); // 这里可能打印不出最新的值
 
// 使用函数式更新
setCount(prevCount => prevCount + 1);
console.log(count); // 这里仍然可能打印不出最新的值
  1. 使用useEffect钩子来捕捉状态的变化:



const [count, setCount] = useState(0);
 
setCount(count + 1);
 
useEffect(() => {
  console.log(count); // 这里将会打印出最新的值
}, [count]);

useEffect会在count变化后执行,并且会捕捉到最新的count值。这是因为useEffect的第二个参数是依赖数组,当依赖的变量变化时,useEffect内的函数会被调用。

React Native Pull Refresh 是一个为 React Native 应用提供下拉刷新功能的库。以下是如何使用该库的简要步骤和示例代码:

  1. 安装库:



npm install react-native-pull-refresh --save
  1. 在你的组件中使用它:



import React, { useState } from 'react';
import { FlatList } from 'react-native';
import PullRefresh from 'react-native-pull-refresh';
 
const App = () => {
  const [data, setData] = useState(/* 初始数据 */);
 
  const refreshData = () => {
    // 模拟数据刷新
    setData(/* 更新后的数据 */);
  };
 
  return (
    <PullRefresh onRefresh={refreshData}>
      <FlatList
        data={data}
        // 渲染函数和其他FlatList属性
        keyExtractor={(item) => item.id}
        renderItem={({ item }) => {
          // 渲染每个item
        }}
      />
    </PullRefresh>
  );
};
 
export default App;

在这个例子中,PullRefresh 组件包裹了 FlatList,并且你需要提供一个 onRefresh 函数,该函数将在用户下拉刷新时被调用。这个函数应该包含获取新数据并更新组件状态的逻辑。

请注意,示例代码中的 refreshData 函数应该被替换为实际获取数据的逻辑。同时,data 状态变量应该被初始化为你的数据,并且渲染函数和 FlatList 的其他属性也应该根据你的应用需求进行相应的调整。