for i in range(self.num_of_clients): shards_id1 = shards_id[i * 2] shards_id2 = shards_id[i * 2 + 1] data_shards1 = train_data[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] data_shards2 = train_data[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] label_shards1 = train_label[shards_id1 * shard_size: shards_id1 * shard_size + shard_size] label_shards2 = train_label[shards_id2 * shard_size: shards_id2 * shard_size + shard_size] local_data, local_label = np.vstack((data_shards1, data_shards2)), np.vstack((label_shards1, label_shards2)) local_label = np.argmax(local_label, axis=1) # 生成client，训练测试数据由np转为tensor someone = client(TensorDataset(torch.tensor(local_data), torch.tensor(local_label)), self.dev) self.clients_set['client{}'.format(i)] = someone

这段代码是一个类中的方法`dataSetBalanceAllocation()`。该方法用于对数据集进行平衡分配给多个客户端。 首先，通过调用`GetDataSet()`函数获取`mnistDataSet`数据集对象。然后，将测试数据和测试标签转换为张量，并使用`DataLoader`创建一个测试数据加载器，每个批次大小为100，不打乱顺序。 接下来，将训练数据和训练标签存储在`train_data`和`train_label`中。然后，计算每个客户端的数据分片大小，即`shard_size`，它是训练数据总量除以客户端数量除以2（因为每个客户端获取两个分片）。 通过使用`np.random.permutation()`函数对`mnistDataSet.train_data_size // shard_size`进行排列，得到一个随机的分片索引数组`shards_id`。 接下来，使用循环为每个客户端分配数据。在每次迭代中，通过索引数组`shards_id`获取两个分片的索引`shards_id1`和`shards_id2`。然后，通过这些索引从训练数据和标签中选择对应的数据分片。将这些分片堆叠起来，形成本地的数据和标签，并将其封装为`TensorDataset`对象。 然后，创建一个名为`someone`的客户端对象，该对象是使用上述本地数据和标签创建的。将该客户端对象添加到`self.clients_set`字典中，键为`'client{}'.format(i)`。 通过这样的操作，数据集被平衡地分配给了多个客户端，每个客户端都有两个数据分片。你可以通过访问`self.clients_set`来访问每个客户端的数据和标签。

<think>好的，我现在需要帮助用户解决Elasticsearch搜索阶段执行异常的问题，特别是关于“search_phase_execution_exception: all shards failed”的错误。首先，我需要回忆一下相关的知识，并结合用户提供的引用内容来分析可能的原因和解决方案。 根据用户提供的引用[1]，这个错误通常是由于分片不可用导致的。可能的原因包括节点故障、分片未分配或损坏。我需要考虑如何检查集群状态和分片分配情况，比如使用Elasticsearch的API来查看集群健康状态。 另外，引用[2]和[3]提到了Fielddata的问题，用户可能在排序时遇到了text字段的问题，因为默认情况下text字段的fielddata是禁用的。这时候需要修改映射设置，启用fielddata或者使用keyword类型来处理排序和聚合。不过用户可能担心内存消耗的问题，所以需要权衡利弊，或者建议使用multi-fields的方式，将同一个字段同时映射为text和keyword。 引用[4]看起来是JSON数据转换的问题，可能和查询中的时间戳格式有关，但用户的问题主要集中在搜索阶段的异常，所以可能需要检查查询语句是否正确，是否存在语法错误或者数据类型不匹配的情况。 接下来，我需要整理这些思路，分步骤解答。首先处理分片不可用的问题，然后检查fielddata设置，接着验证查询语句的正确性，最后考虑其他可能的原因如索引损坏或资源不足。同时，需要确保用户正确使用API进行设置，比如如何修改映射，如何检查集群健康状态等。此外，还要注意用户提到的Servlet.service的报错，可能需要确认应用层的日志是否有更多线索，或者是否有网络问题影响到了Elasticsearch的连接。 最后，生成相关问题，帮助用户深入理解可能的相关问题，比如分片分配机制、fielddata的优化方法等。</think>### Elasticsearch搜索阶段执行异常问题解决方案 #### 一、分片不可用问题处理 `search_phase_execution_exception: all shards failed`错误通常由以下原因导致： 1. **分片未分配** 检查集群状态： ```bash GET _cluster/health?pretty ``` 若状态为`red`或`yellow`，需查看未分配分片详情： ```bash GET _cat/shards?v&h=index,shard,prirep,state,unassigned.reason ``` 若显示`NODE_LEFT`，可能节点宕机导致分片丢失，需通过`POST _cluster/reroute?retry_failed`重试分配[^1]。 2. **索引损坏** 尝试恢复损坏分片： ```bash POST /{index}/_recovery?human ``` 若无法恢复，需从备份重建索引。 --- #### 二、Fielddata配置问题处理 若错误日志包含`Fielddata is disabled on text fields`，说明存在以下场景： 1. **在text字段上执行排序/聚合** - **临时方案**：启用fielddata（仅限明确场景） ```bash PUT {index}/_mapping { "properties": { "{field}": { "type": "text", "fielddata": true } } } ``` ⚠️ 注意：此操作会显著增加内存消耗[^2][^3]。 - **推荐方案**：使用multi-fields结构 ```bash PUT {index} { "mappings": { "properties": { "{field}": { "type": "text", "fields": { "raw": { "type": "keyword" } } } } } } ``` 查询时改用`{field}.raw`进行排序/聚合。 --- #### 三、查询语法验证 1. **检查查询DSL结构** 使用`_validate`接口验证查询合法性： ```bash POST {index}/_validate/query?explain { "query": { ... } } ``` 若返回`"valid": false`，需根据错误提示修正语法。 2. **时间戳格式问题** 如引用[4]中`JsonData.fromJson`转换异常，需确保时间戳字段使用Elasticsearch兼容格式（如`epoch_millis`），并在查询中显式声明格式： ```json { "range": { "@timestamp": { "gte": "now-1d/d", "format": "strict_date_optional_time" } } } ``` --- #### 四、其他可能原因 | 原因类型 | 检测方法 | 解决方案 | |---------|----------|----------| | 内存不足 | `GET _nodes/stats/os`查看内存使用率 | 扩容节点或优化查询内存消耗 | | 网络分区 | 检查节点间通信日志 | 重启故障节点或修复网络配置 | | 磁盘空间不足 | `GET _cat/allocation?v`查看磁盘比例 | 清理过期索引或扩展存储 | ---