import * as THREE from 'three';
import { GLTFLoader } from 'three/examples/jsm/loaders/GLTFLoader.js';
import { OrbitControls } from 'three/examples/jsm/controls/OrbitControls.js';
 
// 创建场景、相机和渲染器
const scene = new THREE.Scene();
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(45, window.innerWidth / window.innerHeight, 0.25, 100);
const renderer = new THREE.WebGLRenderer();
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
document.body.appendChild(renderer.domElement);
 
// 添加OrbitControls支持鼠标和触摸板操作
const controls = new OrbitControls(camera, renderer.domElement);
 
// 加载模型
const loader = new GLTFLoader();
loader.load('models/gltf/AnimatedMorphCube/AnimatedMorphCube.gltf', function (gltf) {
    scene.add(gltf.scene);
 
    // 动画相关设置
    gltf.animations; // 获取动画数组
    gltf.scene.mixer = new THREE.AnimationMixer(gltf.scene); // 创建混合器
    const clips = gltf.animations; // 获取动画片段
 
    // 播放动画
    clips.forEach(clip => {
        const action = gltf.scene.mixer.clipAction(clip);
        action.play(); // 播放动画
    });
 
    // 渲染循环
    function animate() {
        requestAnimationFrame(animate);
        gltf.scene.mixer && gltf.scene.mixer.update(clock.getDelta()); // 更新动画
        renderer.render(scene, camera);
    }
    animate();
 
}, undefined, function (error) {
    console.error(error);
});
 
// 初始化时间
const clock = new THREE.Clock();
 
// 窗口尺寸变化响应
window.addEventListener('resize', () => {
    camera.aspect = window.innerWidth / window.innerHeight;
    camera.updateProjectionMatrix();
    renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
});

这段代码使用React的原则，将Three.js的加载和渲染逻辑封装在一个函数组件中，并通过React的生命周期钩子管理动画的开始、更新和清理。这是一个更为现代和React式的方式来使用Three.js，同时也展示了如何在Web应用程序中集成Three.js动画的基本方法。

import pymysql
from elasticsearch import Elasticsearch, helpers
 
# 连接MySQL数据库
def connect_mysql():
    # 连接数据库参数
    connect_info = {
        'host': 'your_mysql_host',
        'user': 'your_mysql_user',
        'password': 'your_mysql_password',
        'db': 'your_mysql_db',
        'charset': 'utf8mb4'
    }
    # 连接数据库
    conn = pymysql.connect(**connect_info)
    return conn
 
# 连接Elasticsearch
def connect_elasticsearch():
    # 连接Elasticsearch参数
    es = Elasticsearch(
        ['your_elasticsearch_host'],
        port=your_elasticsearch_port,
        http_auth=('your_elasticsearch_user', 'your_elasticsearch_password'),
        timeout=60
    )
    return es
 
# 从MySQL同步数据到Elasticsearch
def sync_data_to_es(es, sql):
    conn = connect_mysql()
    cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
    cursor.execute(sql)
    rows = cursor.fetchall()
    bulk_data = []
    for row in rows:
        action = {
            '_index': 'your_index_name',
            '_type': '_doc',
            '_id': row['id'],
            '_source': {
                'title': row['title'],
                'content': row['content'],
                # 其他字段...
            }
        }
        bulk_data.append(action)
    helpers.bulk(es, bulk_data)
    cursor.close()
    conn.close()
 
# 主函数
def main():
    es = connect_elasticsearch()
    sql = "SELECT id, title, content FROM your_table_name"
    sync_data_to_es(es, sql)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个简化版本的代码展示了如何连接MySQL和Elasticsearch，并使用pymysql从MySQL中查询数据，然后使用elasticsearch的helpers模块批量导入数据到Elasticsearch中。这个过程是实时同步数据到Elasticsearch的基础。在实际应用中，你需要根据自己的数据库表结构、Elasticsearch索引设置等进行相应的调整。

在CentOS 7上安装Elasticsearch并进行简单使用的步骤如下：

1. 导入Elasticsearch的公钥：

sudo rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

2. 创建Elasticsearch的yum仓库文件：

echo "[elasticsearch-7.x]
name=Elasticsearch repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md" | sudo tee /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo

3. 安装Elasticsearch：

sudo yum install --enablerepo=elasticsearch elasticsearch

4. 启动并设置Elasticsearch开机自启：

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

5. 验证Elasticsearch是否正在运行：

curl -X GET "localhost:9200/"

以上步骤安装了Elasticsearch并启动了它。你可以通过访问http://<your-server-ip>:9200/来使用浏览器或curl命令来与Elasticsearch进行交互。

在Elasticsearch中，索引恢复是一个重要的过程，它允许用户从一个已经存在的备份中恢复一个或多个索引。

以下是一个简化的代码示例，展示了如何在Elasticsearch中实现索引恢复的逻辑：

import org.elasticsearch.action.admin.cluster.snapshots.restore.RestoreSnapshotRequest;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
 
public class IndexRecoveryExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 初始化Elasticsearch客户端
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(...);
 
        // 创建恢复快照的请求
        RestoreSnapshotRequest request = new RestoreSnapshotRequest("repository_name", "snapshot_name");
 
        // 指定要恢复的索引列表（可选）
        request.indices("index_1", "index_2");
 
        // 指定恢复后的可见性设置（可选）
        request.waitForCompletion(true); // 设置为true会等待恢复操作完成
 
        // 执行恢复操作
        client.snapshot().restore(request, RequestOptions.DEFAULT);
 
        // 关闭客户端
        client.close();
    }
}

在这个例子中，我们首先创建了一个RestHighLevelClient实例来与Elasticsearch集群通信。然后，我们创建了一个RestoreSnapshotRequest对象，并指定了要恢复的快照仓库名称和快照名称。我们还可以选择指定仅恢复特定的索引，或者设置是否等待恢复操作完成。最后，我们调用restore方法来启动恢复过程，并在完成后关闭客户端。

这个代码片段提供了一个简明的视图，说明了如何在Elasticsearch中触发索引恢复操作。在实际应用中，你需要根据你的Elasticsearch集群的配置和你的具体需求来调整这个代码。

Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索和分析引擎，它设计用于云计算中，能够达到实时搜索，高可用，扩展性好等特点。

以下是一些基本的Elasticsearch操作和概念：

1. 安装与运行Elasticsearch

   安装Elasticsearch很简单，可以直接从官网下载对应的版本，然后解压并运行。

   
   
   
   wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
   tar -xvf elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
   cd elasticsearch-7.10.0/
   ./bin/elasticsearch

2. 基本概念

   • 集群(cluster)：集群是由一个或多个节点组成，这些节点共同持有你整个数据集的副本，并且一起提供搜索服务。
   • 节点(node)：节点是你集群中的一个服务器，它存储数据，并参与集群索引和搜索功能。
   • 分片(shard)：分片是单个Lucene索引，它们本身就是一个完整的搜索引擎。Elasticsearch会将你的数据拆分到多个分片中，并且这些分片可以分布到不同的节点上。
   • 副本(replica)：副本是分片的副本，目的是提供高可用性和增加搜索性能。

3. 使用Elasticsearch的REST API

   你可以使用Elasticsearch提供的REST API来与Elasticsearch集群进行交互。例如，你可以创建一个索引，添加一些文档，然后执行搜索。

   
   
   
   curl -X PUT "localhost:9200/my_index"
   curl -X POST "localhost:9200/my_index/_doc/1" -H 'Content-Type: application/json' -d'
   {
     "name": "John Doe"
   }
   '
   curl -X GET "localhost:9200/my_index/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'
   {
     "query": { "match": { "name": "John" }}
   }
   '

4. 使用Elasticsearch的Java API

   除了使用REST API，你也可以使用Elasticsearch的Java API来与Elasticsearch集群进行交互。以下是一个简单的例子，展示了如何创建一个索引，添加一些文档，然后执行搜索。

   
   
   
   RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
    
   // 创建索引
   CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("my_index");
   CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);
    
   // 添加文档
   IndexRequest indexRequest = new IndexRequest("my_index");
   indexRequest.id("1");
   indexRequest.source(XContentType.JSON, "name", "John Doe");
   IndexResponse indexResponse = client.index(indexRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
   // 搜索文档
   SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("my_index");
   searchRequest.source().query(QueryBuilders.matchQuery("name", "John"));
   SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
    
   client.close();

5. 监控Elasticsearch

   你可以使用Elasticsearch提供的Kibana或者Cerebro等工具来监控你的E

# 拉取Elasticsearch和Kibana的官方Docker镜像
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.1.0
docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:8.1.0
 
# 启动Elasticsearch容器
docker run -d --name elasticsearch --net=host \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "xpack.security.enabled=true" \
  -e "ELASTIC_PASSWORD=changeme" \
  -v /path/to/your/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
  -v /path/to/your/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.1.0
 
# 启动Kibana容器
docker run -d --name kibana --net=host \
  -e "ELASTICSEARCH_HOSTS=http://localhost:9200" \
  -e "xpack.security.enabled=true" \
  -e "KIBANA_PASSWORD=changeme" \
  docker.elastic.co/kibana/kibana:8.1.0

在这个示例中，我们使用了Elasticsearch和Kibana的最新稳定版本8.1.0。我们启动了Elasticsearch容器，并通过环境变量设置了密码，同时将数据和日志目录挂载到了宿主机。对于Kibana容器，我们设置了与Elasticsearch节点的连接信息，并启用了安全性，设置了Kibana的密码。这些命令应在具有Docker运行环境的Ubuntu系统上执行。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接到Elasticsearch
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建一个新的博客文章
article = {
    'author': '张三',
    'title': 'Elasticsearch: 你好世界!',
    'content': '记录一下如何使用Elasticsearch进行搜索...',
    'tags': ['elasticsearch', 'search', 'nosql'],
    'date': datetime.now()
}
 
# 索引这篇文章
res = es.index(index="articles", id=1, document=article)
print(res['result'])
 
# 搜索文章
query = {
    'match': {
        'content': 'Elasticsearch'
    }
}
 
search = es.search(index="articles", query=query)
print("搜索结果:", search['hits']['hits'])

这段代码演示了如何使用Elasticsearch Python API连接到Elasticsearch服务器，创建一个新的文档，并对其进行索引。然后，它演示了如何执行一个基本的全文搜索，搜索文档中的特定文本内容。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np
 
# 示例文本
texts = ["Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的搜索和分析引擎",
         "它使得数据分析和搜索在不同数据类型中变得简单",
         "Elasticsearch 是用 Java 开发的，并且在 Apache 许可证下分发"]
 
# 将文本转换为 TF-IDF 特征向量
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()
 
# 打印每个词的 TF-IDF 分数
for doc_index, doc in enumerate(tfidf_matrix):
    print("文档", doc_index)
    for word_index, word_weight in zip(doc.indices, doc.data):
        print(feature_names[word_index], ":", word_weight)
    print()

这段代码使用了scikit-learn库中的TfidfVectorizer来计算给定文本集的TF-IDF特征向量。然后遍历每个文档和每个词的索引及其相关的TF-IDF权重值，打印出来。这有助于理解Elasticsearch中的相关性评分原理。

在单机和集群的Elasticsearch（ES）的搭建中，以下是基本步骤和示例配置：

单机Elasticsearch

1. 下载并解压Elasticsearch:

   
   
   
   wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
   tar -xzf elasticsearch-7.10.0-linux-x86_64.tar.gz
   cd elasticsearch-7.10.0

2. 运行Elasticsearch:

   
   
   
   ./bin/elasticsearch

集群Elasticsearch

1. 准备多个节点的目录，并在每个节点上进行单机安装。

2. 修改配置文件config/elasticsearch.yml，设置集群相关的参数：

   
   
   
   cluster.name: my-cluster
   node.name: node-1
   network.host: 192.168.1.1
   discovery.seed_hosts: ["192.168.1.1", "192.168.1.2"]
   cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2"]

   在其他节点上更改node.name和network.host，并加入相应的discovery.seed_hosts和cluster.initial_master_nodes。

3. 分别在每个节点上启动Elasticsearch。

注意：

• 确保每个节点的防火墙和安全组设置允许相应的端口（默认是9200和9300）。
• 确保Elasticsearch用户有足够的文件权限和内存限制。
• 集群中的所有节点时间应该同步。
• 集群节点数量至少为3个，以满足quorum大小的要求（对于2个节点的集群，只能有一个节点失败）。

解释：

"Connection reset by peer" 错误通常表示一个正在进行的网络连接被对端重置了。这可能是因为对端服务器关闭了连接，或者因为网络问题导致连接不稳定。

解决方法：

1. 检查网络连接：确保网络连接稳定，没有中断或不稳定因素。
2. 服务器负载：检查服务器是否过载，无法处理更多的连接。
3. 超时设置：检查应用程序的超时设置，确保它们设置得足够高，以处理连接。
4. 客户端配置：检查客户端配置，如Elasticsearch客户端的连接池配置，确保它们设置得当。
5. 服务器日志：查看服务器日志文件，可能会提供关于为什么连接被重置的更多信息。
6. 防火墙/安全设置：检查是否有防火墙或安全设置阻止了连接。
7. 服务器资源：确保服务器有足够的资源（CPU、内存、磁盘空间）来处理连接。
8. 服务重启：尝试重启Elasticsearch服务。
9. 更新Elasticsearch：确保Elasticsearch是最新版本，以包含最新的修复和改进。
10. 联系支持：如果问题持续存在，考虑联系Elasticsearch支持寻求帮助。