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2024-08-14

报错解释：

这个错误通常表示npm在尝试安装依赖时无法找到指定的模块（'XXX'）。可能的原因有：

模块名称拼写错误。
模块不存在于npm仓库，或者已经被移除。
网络问题导致npm无法访问仓库。
本地npm缓存问题。
项目的package.json文件中指定的依赖配置错误。

解决方法：

检查模块名称是否拼写正确。
确认需要的模块是否存在于npm仓库，可以通过npm官网或者npm search命令查询。
检查网络连接，确保能够访问npm仓库。
清除npm缓存（使用命令npm cache clean --force），然后再尝试安装。
删除node_modules文件夹和package-lock.json文件，然后运行npm install重新安装依赖。
如果是公司内部网络，可能需要配置正确的npm仓库镜像。

2024-08-14

在这个场景中，我们需要配置Logstash以从Kafka中读取Oracle的日志数据，并将其送到Elasticsearch。以下是一个基本的Logstash配置示例，它使用了kafka input插件和elasticsearch output插件：




input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "kafka-server1:9092,kafka-server2:9092"
    topics => ["oracle_logs"]
    group_id => "logstash_oracle_group"
    consumer_threads => 3
    codec => "json"
  }
}
 
filter {
  # 如果需要额外的字段解析或者数据转换，可以在这里添加filter
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://elasticsearch-server:9200"]
    index => "oracle_logs_%{+YYYY.MM.dd}"
    document_type => "oracle_log_event"
  }
}

在这个配置中，我们指定了Kafka集群的地址和要消费的topic。group_id是Kafka消费者群组的ID，consumer_threads是用于从Kafka主题读取的消费者线程数。我们假设日志已经被格式化为JSON，所以我们使用codec => "json"来告诉Logstash使用JSON解码。

在filter部分，可以根据需要添加字段解析或数据转换的逻辑。

在output部分，我们指定了Elasticsearch集群的地址，并且为每一天创建一个以oracle_logs_开头的索引，并为文档类型指定为oracle_log_event。

确保Logstash配置文件中的Kafka、Elasticsearch和其他服务的地址是正确的，并且Logstash有足够的权限去连接和消费Kafka，以及将数据送到Elasticsearch。

2024-08-14

在ElasticSearch中，如果您发现集群的内存占用很高，可能是因为某些索引被冻结了。冻结的索引会占用大量内存，因为ElasticSearch会将其所有数据保留在内存中以提供快速访问。

要解决这个问题，您可以通过以下步骤来降低内存占用：

确定哪些索引被冻结了。
如果不需要保持这些索引冻结状态，可以取消冻结这些索引。

以下是取消ElasticSearch索引冻结状态的示例代码：




# 使用ElasticSearch的REST API取消冻结索引
curl -X POST "http://localhost:9200/my_frozen_index/_unfreeze?pretty" -H 'Content-Type: application/json'

在这个例子中，my_frozen_index 是被冻结的索引名称，localhost:9200 是ElasticSearch集群的地址。

请注意，取消冻结索引可能会导致性能下降，因为数据现在将从内存移动到硬盘上，这会减慢搜索和其他操作的速度。所以在取消冻结索引之前，请确保这是您真正需要的操作。

此外，请定期监控集群的内存使用情况，并根据需要进行调整，例如通过设置合适的refresh_interval来减少内存使用，或者通过索引生命周期管理(ILM)策略来自动管理索引的生命周期，从而避免长时间的内存占用。

2024-08-14

Spring Boot整合Elasticsearch进行插入、查询（精确查询、模糊查询、范围查询）可以使用Spring Data Elasticsearch。

添加依赖到pom.xml：




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

配置application.properties或application.yml：




spring.data.elasticsearch.cluster-name=elasticsearch
spring.data.elasticsearch.cluster-nodes=localhost:9300

创建实体类：




@Document(indexName = "your_index_name", type = "your_type")
public class YourEntity {
    @Id
    private String id;
    // 其他属性
}

创建Repository接口：




public interface YourEntityRepository extends ElasticsearchRepository<YourEntity, String> {
    // 可以使用Spring Data Elasticsearch提供的方法，也可以自定义查询
}

插入数据：




@Autowired
YourEntityRepository repository;
 
public void index(YourEntity entity) {
    repository.save(entity);
}

精确查询：




public YourEntity findById(String id) {
    return repository.findById(id).orElse(null);
}

模糊查询：




public List<YourEntity> searchByName(String name) {
    // 使用QueryBuilders构建查询条件
    QueryBuilder queryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("name", name);
    Iterable<YourEntity> searchResult = elasticsearchTemplate.search(
        new Query(queryBuilder), YourEntity.class
    );
    // 转换为List
    return StreamSupport.stream(searchResult.spliterator(), false)
                        .collect(Collectors.toList());
}

范围查询：




public List<YourEntity> findByRange(int lowerBound, int upperBound) {
    Criteria criteria = new Criteria("age").gte(lowerBound).lte(upperBound);
    Query query = new Query(new Criteria(criteria));
    return elasticsearchTemplate.find(query, YourEntity.class);
}

注意：

确保Elasticsearch服务器正在运行并可访问。
实际使用时，根据实体类属性和查询需求调整查询方法。
范围查询可以使用Elasticsearch的gte（大于等于）和lte（小于等于）方法。
模糊查询可以使用matchQuery进行精确匹配查询或者matchPhraseQuery进行短语匹配查询。
使用elasticsearchTemplate可以进行更复杂的查询操作。

2024-08-14

在Linux下安装Elasticsearch的步骤通常包括以下几个阶段：

导入Elasticsearch公钥
创建Elasticsearch仓库
安装Elasticsearch
启动Elasticsearch服务
配置Elasticsearch开机自启

以下是具体的命令：




# 1. 导入Elasticsearch公钥
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
 
# 2. 添加Elasticsearch的APT仓库
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
 
# 更新APT包索引
sudo apt-get update
 
# 3. 安装Elasticsearch
sudo apt-get install elasticsearch
 
# 4. 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch.service
 
# 5. 配置Elasticsearch开机自启
sudo systemctl enable elasticsearch.service

请注意，上述命令适用于基于Debian的系统，如Ubuntu。对于基于RPM的系统，如CentOS，命令会有所不同。

以上步骤假设您正在使用Elasticsearch 7.x版本。如果需要安装其他版本，请修改仓库的URL中的版本号。

2024-08-14

在TI-RTOS Kernel中，同步对象主要有信号量、互斥锁、事件标志组和任务通知。以下是创建和使用这些同步对象的示例代码。

创建信号量：




// 创建一个二值信号量
Semaphore_Handle mySem;
mySem = Semaphore_create(0, 1);

获取和释放信号量：




// 获取信号量
Semaphore_pend(mySem);
 
// 执行临界区代码
 
// 释放信号量
Semaphore_post(mySem);

创建互斥锁：




// 创建一个互斥锁
Hwi_Handle myHwi;
myHwi = Hwi_create(0, 0, &myHwiFxn, 0);

获取和释放互斥锁：




// 获取互斥锁
Hwi_disable();
 
// 执行临界区代码
 
// 释放互斥锁
Hwi_enable();

创建事件标志组：




// 创建一个事件标志组
Event_Handle myEvent;
myEvent = Event_create(NULL, NULL);

设置和等待事件标志：




// 设置事件标志
Event_post(myEvent, 0x01);
 
// 等待事件标志
uint32_t eventFlags;
Event_pend(myEvent, 0x01, Event_Id_NONE, TI_INDEFINITE);

创建任务通知：




// 创建任务通知
Task_Handle myTask;
myTask = Task_create(myTaskFxn, NULL, &myTaskStack, MY_TASK_PRIORITY);

发送和接收任务通知：




// 发送任务通知
Task_notify(myTask, 0x01, 0);
 
// 在任务中等待任务通知
uint32_t notifyValue;
Task_Handle myTaskHandle = Task_self();
Task_pend(0, 0xFFFFFFFF);

这些代码示例展示了如何在TI-RTOS Kernel中创建和使用同步对象。开发者可以根据实际需求，选择合适的同步对象，并将这些对象用于多任务环境中的同步和互斥。

小规模自建 Elasticsearch 的部署及优化

2024-08-14




# 自建 Elasticsearch 集群配置示例
 
cluster_name: "my-custom-cluster"
 
node:
  name: "node1"
  master: true
  data: true
 
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
 
discovery.seed_hosts:
  - "127.0.0.1"
 
gateway.recover_after_nodes: 3
 
action.destructive_requires_name: true
 
indices.query.bool.max_clause_count: 1024
 
# 根据实际情况调整JVM参数以优化Elasticsearch性能
jvm.options: |
  -Xms2g
  -Xmx2g

这个配置文件示例定义了一个名为 "my-custom-cluster" 的Elasticsearch集群，其中包括了基本的集群名称、节点名称、网络配置、发现机制、节点角色、资源分配等配置。同时，它还包含了一些查询限制和JVM调优选项的配置。这些配置可以根据实际需求进行调整，以优化Elasticsearch集群的性能和稳定性。

ElasticSearch Kibana原理与代码实例讲解

2024-08-14

Elasticsearch 和 Kibana 的结合使得我们可以对数据进行全方位的分析。Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的搜索和分析引擎，它可以帮助我们管理大量数据。Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图表、表格、地图等多种方式进行数据的可视化。

以下是一个简单的 Python 代码示例，它演示了如何使用 elasticsearch 包将数据索引到 Elasticsearch 以及如何使用 Kibana 进行数据的可视化。

首先，安装必要的 Python 包：




pip install elasticsearch

然后，使用以下 Python 代码将数据索引到 Elasticsearch：




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到 Elasticsearch 集群
es = Elasticsearch(["http://localhost:9200"])
 
# 定义一些数据
data = [
    {"name": "John Doe", "age": 30, "city": "New York"},
    {"name": "Jane Smith", "age": 25, "city": "Chicago"},
    {"name": "Emily Johnson", "age": 22, "city": "London"}
]
 
# 索引数据
for entry in data:
    es.index(index="people", document=entry)

在上述代码中，我们首先连接到一个运行在本地的 Elasticsearch 实例。然后，我们定义了一些示例数据并将其索引到名为 "people" 的索引中。

接下来，我们可以在 Kibana 中创建一个新的 Visualization，选择 "Data Table" 或其他任何我们喜欢的可视化类型，指定 Elasticsearch 中的 "people" 索引，并开始探索我们的数据。

这只是一个简单的例子，实际上 Elasticsearch 和 Kibana 的功能远不止于此，包括更复杂的查询、分析和监控等等。通过这两个工具，我们可以更好地管理和分析我们的数据。

2024-08-14

在使用Eland将预训练的向量化模型上传到ElasticSearch中时，你需要遵循以下步骤：

准备预训练的向量化模型。
使用Eland库创建一个Eland向量存储对象。
将预训练模型上传到Eland向量存储对象中。

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何上传一个大型中文向量化模型到ElasticSearch中：




from eland.vectors import VectorStore
from eland.common import QUERY_ALL_FIELDS
 
# 假设你已经有了一个预训练的向量化模型，这里用bge-large-zh-v1.5作为例子
model_name = "bge-large-zh-v1.5"
 
# 指定ElasticSearch的地址
es_host = "http://localhost:9200"
 
# 创建Eland向量存储对象
vector_store = VectorStore(es_host, model_name)
 
# 上传向量化模型到ElasticSearch
vector_store.upload(model_name, overwrite=True)
 
# 查询向量化模型是否上传成功
query = QUERY_ALL_FIELDS
results = vector_store.query(query)
print(results)

确保在运行此代码之前，你已经安装了Eland库，并且ElasticSearch服务正在运行。上述代码中的model_name应该替换为你的模型名称，es_host应该替换为你的ElasticSearch服务的URL。

ES的安装以及配置+ik分词

2024-08-14

Elasticsearch (ES) 的安装和配置通常依赖于操作系统。以下是在Linux上安装Elasticsearch的步骤，并配置ik分词器。

导入Elasticsearch公钥：




wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -

添加Elasticsearch到APT仓库列表：




sudo sh -c 'echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" > /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list'

更新包索引并安装Elasticsearch：




sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch

启动并使Elasticsearch随系统启动：




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

验证Elasticsearch是否正在运行：




curl -X GET "localhost:9200/"

安装ik分词器：

下载并解压ik分词器的压缩包：




wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip

将ik分词器插件复制到Elasticsearch的插件目录：




sudo cp -r elasticsearch-analysis-ik-7.7.0/ /usr/share/elasticsearch/plugins/ik

重启Elasticsearch服务以使ik分词器生效：




sudo systemctl restart elasticsearch.service

测试ik分词器：




curl -X POST "localhost:9200/_analyze?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
  "text": "我爱编程语言",
  "tokenizer": "ik_max_word"
}'

以上步骤适用于Elasticsearch 7.x版本。如果您使用的是其他版本，请确保下载与您的ES版本相匹配的ik分词器版本。