小编Fle*_*eur的帖子

我有一个文档为：

{
    "_type": "users",
    "_id": "U_6900/17",
    "_source": {
        "name": "User name"
    }
}

我试图使用以下方法删除该记录：

DELETE user_entity/users/_query
{
    "query": {
        "term": {
             "id": "U_6900/17"
        }
    }
}

这不会删除该条目，因为“ id”字段中的正斜杠将查询分隔开。

如何从Elasticsearch删除该记录？任何帮助表示赞赏。

我正在尝试用 Java 为 Samba 客户端编写一些测试，并且需要找到一个可以创建模拟 Samba 服务器的框架。Mock FTP Server与 FTP 协议类似。

到目前为止，我只能找到模拟 Samba 库的服务，例如JCIFS，但找不到 Samba 服务器。是否有可用于模拟 Samba 服务器的框架？

任何帮助或建议将不胜感激。

我试图zlib在 Java ( java.util.zip) 中使用来压缩文件，但在创建文件后无法解压缩文件。我正在使用下面的代码：

    public static ByteArrayInputStream compress(InputStream inputStream, String targetFilePath) {

        String fileName = new File(targetFilePath).getName();

        try {

            ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
            ZipOutputStream zipOutputStream = new ZipOutputStream(byteArrayOutputStream);
            zipOutputStream.putNextEntry(new ZipEntry(fileName));
            BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(inputStream);

            byte[] buffer = new byte[1000];
            int len;
            while ((len = bufferedInputStream.read(buffer)) > 0) {
                zipOutputStream.write(buffer, 0, len);
            }
            bufferedInputStream.close();
            zipOutputStream.closeEntry();
            return new ByteArrayInputStream(byteArrayOutputStream.toByteArray());

        } catch (IOException ex) {
            log.error("The file does not exist");
        }
        return null;
    }

当我读取sample.txt文件并将其作为 …

我在Spark中得到Task不可序列化的错误.我已经搜索并尝试使用某些帖子中建议的静态函数,但它仍然会出现相同的错误.

代码如下:

public class Rating implements Serializable {
    private SparkSession spark;
    private SparkConf sparkConf;
    private JavaSparkContext jsc;
    private static Function<String, Rating> mapFunc;

    public Rating() {
        mapFunc = new Function<String, Rating>() {
            public Rating call(String str) {
                return Rating.parseRating(str);
            }
        };
    }

    public void runProcedure() { 
        sparkConf = new SparkConf().setAppName("Filter Example").setMaster("local");
        jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
        SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local").appName("Word Count")
            .config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate();        

        JavaRDD<Rating> ratingsRDD = spark.read().textFile("sample_movielens_ratings.txt")
                .javaRDD()
                .map(mapFunc);
    }

    public static void main(String[] args) {
        Rating newRating = new Rating();
        newRating.runProcedure(); …