搭建Elasticsearch集群需要以下步骤：

1. 准备多个Elasticsearch节点。
2. 配置节点的elasticsearch.yml文件，指定集群名称以及节点名称，并且开启相应的设置，如 discovery.seed\_hosts 和 cluster.initial\_master\_nodes。
3. 启动这些节点。

以下是一个简单的elasticsearch.yml配置示例：

# 集群名称
cluster.name: my-cluster
# 节点名称
node.name: node-1
# 节点绑定的地址，可以是IP或者hostname
network.host: 192.168.1.1
# 节点监听的端口
http.port: 9200
# 节点之间通信的端口
transport.tcp.port: 9300
# 发现其他节点的主机
discovery.seed_hosts: ["192.168.1.1", "192.168.1.2"]
# 启动时可以选择的初始主节点
cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2"]

确保每个节点的cluster.name相同，节点名称(node.name)不同，network.host设置为节点的IP或hostname，discovery.seed_hosts包含所有节点的地址，并且cluster.initial_master_nodes包含一些有master资格的节点。

在所有节点配置好后，启动Elasticsearch服务，集群将自动组织起来。如果配置正确，你将看到一个健康的、多节点的Elasticsearch集群。

在Elasticsearch中，可以使用_alerting/monitors API的move操作来更改监控的索引名称。以下是一个如何使用Elasticsearch的Reindex API来更改索引名称的例子：

POST /_aliases
{
  "actions": [
    {
      "alias": {
        "index": "new_index_name",
        "is_write_alias": true
      }
    }
  ]
}

在这个例子中，我们使用了POST /_aliases来更改索引的别名。我们首先创建一个新的索引（如果尚不存在），然后我们将旧索引的别名指向新索引。这样，旧索引的名称就被“更改”为新索引的别名。

注意：这种方法不会更改实际的索引名称，而是创建一个新的索引，并将旧索引的别名指向新索引。如果需要删除旧索引，可以使用DELETE /old_index_name。

在Elasticsearch中，分词是将文本数据转化为一系列单独的词汇的过程，以便于之后的索引和搜索。Elasticsearch内置了许多分词器，同时也支持自定义分词器。

以下是一个自定义分词器的例子，它使用了内置的standard分词器，并添加了stop过滤器来移除停用词：

PUT /my_index
{
  "settings": {
    "analysis": {
      "char_filter": {
        "my_char_filter": {
          "type": "mapping",
          "mappings": ["-=>"]
        }
      },
      "filter": {
        "my_stopwords": {
          "type": "stop",
          "stopwords": ["the", "a"]
        }
      },
      "analyzer": {
        "my_analyzer": {
          "type": "custom",
          "char_filter": ["html_strip", "my_char_filter"],
          "tokenizer": "standard",
          "filter": ["lowercase", "my_stopwords"]
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们定义了一个自定义的分词器my_analyzer，它使用了standard分词器来进行分词，并且添加了一个自定义的字符过滤器my_char_filter来替换文本中的连字符，同时使用了一个停用词过滤器my_stopwords来移除"the"和"a"这样的常用词。

在创建索引时，可以指定这个自定义分词器：

PUT /my_index/_mapping/my_type
{
  "properties": {
    "content": {
      "type": "text",
      "analyzer": "my_analyzer"
    }
  }
}

在这个例子中，我们定义了一个my_type类型的文档，其中content字段使用了my_analyzer分词器。这样，在对该字段进行搜索时，Elasticsearch会使用相同的分词器设置进行分词和搜索。

// 创建别名
PUT /_alias/{alias_name}
{
  "actions": [
    {
      "add": {
        "index": "{index_name}",
        "alias": "{alias_name}"
      }
    }
  ]
}
 
// 更新别名
POST /_alias/{alias_name}
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "{old_index_name}",
        "alias": "{alias_name}"
      }
    },
    {
      "add": {
        "index": "{new_index_name}",
        "alias": "{alias_name}"
      }
    }
  ]
}
 
// 删除别名
DELETE /_alias/{alias_name}
{
  "actions": [
    {
      "remove": {
        "index": "{index_name}",
        "alias": "{alias_name}"
      }
    }
  ]
}

这个例子展示了如何在Elasticsearch中创建、更新和删除别名的基本操作。别名是一个可以指向一个或多个索引的可读别名，用于简化对索引的引用。

# 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 -d --name elasticsearch -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 -d --name kibana -p 5601:5601 \
  --link elasticsearch:elasticsearch \
  docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0

这段代码首先从Elasticsearch和Kibana的官方Docker镜像库中拉取了所需的镜像，并且通过docker run命令启动了Elasticsearch和Kibana的容器。在启动Elasticsearch容器时，使用-e参数设置环境变量以启用单节点发现，并且通过-p参数将内部端口映射到宿主机上，使得可以从外部访问。在启动Kibana容器时，使用--link参数将Kibana链接到Elasticsearch容器，这样Kibana就可以通过容器名elasticsearch访问Elasticsearch服务。

在Linux上部署Elasticsearch的基本步骤如下：

1. 导入Elasticsearch公钥：

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

2. 添加Elasticsearch到APT仓库列表：

echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list

3. 安装Elasticsearch：

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

4. 启动并使Elasticsearch随系统启动：

sudo systemctl start elasticsearch
sudo systemctl enable elasticsearch

5. 验证Elasticsearch是否正在运行：

curl -X GET "localhost:9200/"

这些命令会在基于Debian或Ubuntu的系统上安装Elasticsearch 7.x版本。如果需要其他版本，请修改仓库地址中的版本号。记得在执行这些命令之前，确保你有管理员权限（使用sudo）。

这两个错误通常与Java项目中的注解处理有关。

错误1：JPS incremental annotation processing is disabled

解释：这个错误表明JPS（Java Project Settings）中禁用了增量注解处理。增量注解处理是一种提高编译速度的技术，它会在编译过程中重用之前编译的信息。如果这项功能被禁用，每次编译时都需要重新处理所有的注解，这会增加编译时间。

解决方法：

1. 确认是否故意禁用了此功能。如果不是故意为之，可能是IDE配置问题。
2. 检查你的IDE设置，确保注解处理是启用的。在IntelliJ IDEA中，可以在"Preferences"（偏好设置）下的"Build, Execution, Deployment"（构建、执行、部署）> "Compiler"（编译器）> "Annotation Processors"（注解处理器）中启用它。

错误2：Failed to read candidate

解释：这个错误通常是由于IDE无法读取某个候选项导致的。可能是因为文件路径不正确、文件缺失、权限问题或者其他IDE配置问题。

解决方法：

1. 确认文件路径是否正确，文件是否存在。
2. 检查文件权限，确保IDE有足够的权限去读取文件。
3. 如果错误与特定的IDE插件或者第三方库相关，尝试更新或重新配置这些插件或库。
4. 重启IDE或者清理缓存后重新尝试。在IntelliJ IDEA中，可以通过"File"（文件）> "Invalidate Caches / Restart..."（使缓存无效/重启...）来清理缓存并重启IDE。

请根据具体的IDE和项目设置进行调整，以上只是一般性的建议。

报错解释：

这个错误表示你正在尝试使用 require() 函数来加载一个使用 ES6 模块语法（即 import/export）编写的模块。Node.js 从版本 ES6 开始支持 ES6 模块，但是默认情况下，Node.js 仍然使用 CommonJS 模块系统。因此，当你尝试使用 require() 加载一个 ES6 模块时，会抛出 ERR_REQUIRE_ESM 错误。

解决方法：

1. 使用 ES6 模块语法：如果你的代码是在支持 ES6 模块的环境中运行，请使用 import 和 export 代替 require 和 module.exports。
2. 使用 --experimental-modules 标志：在 Node.js 14 或更早版本中，你可以通过在启动 Node.js 时添加 --experimental-modules 标志来启用对 ES6 模块的实验性支持。
3. 转换为 CommonJS：如果你不想修改代码，可以使用工具如 babel 或 tsc 将 ES6 模块转换为 CommonJS 模块。
4. 使用特定的包管理器：有些包管理器支持 ES6 模块，如 yarn 2 使用的berry版本默认支持。可以考虑升级到这些工具的最新版本，以便直接支持 ES6 模块。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Page;
import org.springframework.data.domain.PageRequest;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.ElasticsearchTemplate;
import org.springframework.data.elasticsearch.core.query.NativeSearchQueryBuilder;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class SearchService {
 
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
 
    public Page<Item> searchItems(String query, int page, int size) {
        PageRequest pageRequest = PageRequest.of(page, size);
        NativeSearchQueryBuilder nativeSearchQueryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder()
                .withQuery(queryStringQuery(query).field("name"))
                .withPageable(pageRequest);
 
        Page<Item> items = elasticsearchTemplate.queryForPage(nativeSearchQueryBuilder.build(), Item.class);
        return items;
    }
}

这段代码定义了一个SearchService服务类，它使用ElasticsearchTemplate来执行基于Spring Data Elasticsearch的搜索操作。searchItems方法接收查询字符串和分页信息，构建一个本地搜索查询，然后使用elasticsearchTemplate执行查询并返回结果。这个例子展示了如何在Spring Boot应用中集成Elasticsearch进行模糊查询。

在 Elasticsearch 中，你可以使用 knn 查询来进行精确的 kNN 搜索和近似的 kNN 搜索。精确 kNN 搜索要求索引中的点与查询点完全匹配，而近似 kNN 搜索通常用于大数据集，它通过构建一个能够快速近似最近邻居的数据结构来加快搜索速度，可能会牺牲精确度。

精确 kNN 搜索示例：

GET /_search
{
  "query": {
    "knn": {
      "field": "vector_field",
      "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3],
      "k": 5
    }
  }
}

近似 kNN 搜索示例（需要先安装并启用 approx_knearest_neighbor 插件）：

GET /_search
{
  "query": {
    "approx_knearest_neighbor": {
      "field": "vector_field",
      "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3],
      "k": 5
    }
  }
}

注意：近似 kNN 搜索功能需要额外的插件支持，并且可能不是所有版本的 Elasticsearch 都提供此插件。确保你已经安装了适当的插件，并且在使用近似 kNN 搜索时考虑到其可能的精确度影响。