{"path":"/_node/stats/pipeline","status":404,"error":{"message":"Not Found"}}

根据提供的引用内容，您可以使用Elasticsearch的Python客户端来连接到不同的主机，并指定每个节点的参数。以下是一个示例代码：

from elasticsearch import Elasticsearch

# 连接到本地主机和另一个节点
es = Elasticsearch([
    {'host': 'localhost'},
    {'host': 'othernode', 'port': 443, 'url_prefix': 'es', 'use_ssl': True},
])

这段代码将创建一个Elasticsearch对象，其中包含两个节点的连接信息。第一个节点是本地主机，第二个节点是名为"othernode"的主机，使用SSL连接到端口443，并指定了一个url_prefix。

关于您提到的错误信息`{"path":"/_node/stats/pipeline","status":404,"error":{"message":"Not Found"}}`，它表示请求的路径在Elasticsearch中不存在。您可以通过检查路径是否正确或与Elasticsearch API文档进行比对来解决此问题。

相关问题

pipeline status: running_error: cannot convert list to com.streamsets.pipeli

pipeline status: running_error: 无法将列表转换为 com.streamsets.pipeline.api.Field 类型。

出现这个错误通常是因为在数据流中的某个地方将列表类型错误地转换为了 com.streamsets.pipeline.api.Field 类型，而 com.streamsets.pipeline.api.Field 只能表示单个值而非列表。

要解决这个问题，需要检查数据流的转换步骤，确保正确处理列表类型数据。可能需要使用相关的转换器或者处理器来正确转换数据类型。

我们可以通过以下几个步骤来排查和修复问题：
1. 检查数据源：确保数据源中没有将列表类型错误传递给了转换步骤。如果是数据源的问题，可以尝试使用适当的解析器或转换器来正确转换并传递数据。
2. 检查转换器和处理器：检查转换步骤中使用的转换器或处理器是否正确处理了列表类型的数据。可能需要查看文档或参考相关示例代码来了解正确使用方法。
3. 检查目标输出：如果问题出现在输出步骤中，确保目标输出支持接收列表类型数据，并检查输出设置中是否正确配置了列表数据的格式。

排除所有可能的原因后，我们可以重新运行数据流并观察状态。如果问题仍然存在，可以查阅相关 API 文档或参考 StreamSets 社区的帖子寻求更进一步帮助。

https://huggingface.co

Hugging Face是一家提供自然语言处理服务的公司，而https://huggingface.co是他们提供的一个官方网站。这个网站主要提供了以下功能：
1. 模型库：收录了当前最流行的自然语言处理模型，例如BERT、GPT-2、RoBERTa等。这些模型都是通过机器学习技术在大规模文本数据上进行训练的，可以用来完成各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、语义理解等。
2. 任务库：提供了多个具体的自然语言处理任务，例如文本生成、问答系统、摘要生成等，用户可以在这里找到相应的模型和代码来完成这些任务。
3. 资源库：提供了一些NLP相关的教程和文章，以及一些有趣的应用案例，可以帮助用户更好的了解自然语言处理技术的应用。

下面是一个使用Hugging Face的bert模型来进行情感分析的例子，其中Hugging Face提供了一个名为‘transformers’的Python库，用户可以直接调用里面的API进行模型训练或者推断。

<<引用:from transformers import pipeline pipeline('sentiment-analysis')('I am very happy today!')[^1]>>

from transformers import pipeline

# 加载bert模型进行情感分析
classifier = pipeline('sentiment-analysis')

# 进行情感分析
result = classifier('I am very happy today!')

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998730425834656}]

可以看到，这段文本被分类为“积极”的情感，该结果的置信度为99.99%。