IK分词插件的安装

ES集群环境

  • VMWare下三台虚拟机Ubuntu 14.04.2 LTS
  • JDK 1.8.0_66
  • Elasticsearch 2.3.1
  • elasticsearch-jdbc-2.3.1.0
  • IK分词器1.9.1
  • clustername:my-application

    分配如下表:

    虚拟机 | IP | node-x

    ----|----

    search1 | 192.168.235.133 | node-1

    search2 |192.168.235.134 | node-2

    search3 |192.168.235.135 | node-3

IK分词器下载与编译

在github下载IK分词器zip包:

https://github.com/myitroad/elasticsearch-analysis-ik

解压后导入IntelliJ IDEA为maven工程。

生成jar包

使用IntelliJ IDEA maven的terminal工具,执行:

mvn clean
mvn compile
mvn package

在F:\workspace_idea\elasticsearch-analysis-ik-master\target\releases生成:

elasticsearch-analysis-ik-1.9.1.zip

上传IK分词器

将上述zip包上传Elasticsearch的node-x(择一即可,如node-1),解压到:

/home/es/cluster/elasticsearch-2.3.1/plugins/ik目录,

最终的ik文件夹内目录为:

ik
│ ├── commons-codec-1.9.jar
│ ├── commons-logging-1.2.jar
│ ├── config
│ │ └── ik
│ │ ├── custom
│ │ │ ├── ext_stopword.dic
│ │ │ ├── mydict.dic
│ │ │ ├── single_word.dic
│ │ │ ├── single_word_full.dic
│ │ │ ├── single_word_low_freq.dic
│ │ │ └── sougou.dic
│ │ ├── IKAnalyzer.cfg.xml
│ │ ├── main.dic
│ │ ├── preposition.dic
│ │ ├── quantifier.dic
│ │ ├── stopword.dic
│ │ ├── suffix.dic
│ │ └── surname.dic
│ ├── elasticsearch-analysis-ik-1.9.1.jar
│ ├── httpclient-4.4.1.jar
│ ├── httpcore-4.4.1.jar
│ └── plugin-descriptor.properties

配置词库(ik自带搜狗词库)

配置:$ES_HOME/plugins/ik/config/ik/IKAnalyzer.cfg.xml

添加以下配置:

<entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic;custom/sougou.dic</entry>

重启节点node-1

测试IK分词效果

默认_analyze分析命令可能造成中文乱码,因此对中文使用URL编码。

%E6%88%91%E6%98%AF%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%BA%BA是“我是中国人”的URL转码。

若直接使用“我是中国人”测试分词,则可能会返回乱码。

使用IK的ik_max_word最大分词

es@search1:~/cluster/elasticsearch-2.3.1$ curl -XGET 'localhost:9200/myindex/_analyze?analyzer=ik_max_word&text=%E6%88%91%E6%98%AF%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%BA%BA&pretty'

返回分词结果:

{
"tokens" : [ {
"token" : "我是",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
}, {
"token" : "我",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 1,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
}, {
"token" : "是中国人",
"start_offset" : 1,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 2
}, {
"token" : "中国人",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 3
}, {
"token" : "中国",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 4
}, {
"token" : "国人",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 5
}, {
"token" : "人",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 6
} ]
}

使用IK的ik_smart最小分词

es@search1:~/cluster/elasticsearch-2.3.1$ curl -XGET 'localhost:9200/myindex/_analyze?analyzer=ik_smart&text=%E6%88%91%E6%98%AF%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%BA%BA&pretty'

返回:

{
"tokens" : [ {
"token" : "我是",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
}, {
"token" : "中国人",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 5,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
} ]
}

使用IK分词器导入MySQL数据

建立myindex索引

在node-1上执行:

curl -XPUT 'localhost:9200/myindex?pretty'

编写MySQL导入es脚本mysql-es-all.sh:(存放位置可任意)

#!/bin/sh
bin=/home/es/cluster/elasticsearch-2.3.1/elasticsearch-jdbc-2.3.1.0/bin
lib=/home/es/cluster/elasticsearch-2.3.1/elasticsearch-jdbc-2.3.1.0/lib
echo '
{
"type" : "jdbc",
"jdbc" : {
"locale" : "zh_CN",
"statefile" : "statefile.json",
"timezone" : "GMT+8",
"autocommit" : true,
"elasticsearch" : {
"cluster" : "my-application",
"host" : "192.168.235.133",
"port" : "9300"
},
"index" : "myindex",
"type" : "mytype",
"url" : "jdbc:mysql://10.110.1.47:3306/ispider_data",
"user" : "root",
"password" : "xxx",
"sql" : "select uuid as _id,title,content,release_time from JCY_VOICE_NEWS_INFO",
"metrics" : {
"enabled" : true,
"interval" : "5m"
},
"index_settings" : {
"index" : {
"number_of_shards" : 2,
"number_of_replicas" : 2
}
},
"type_mapping": {
"mytype" : {
"properties" : {
"title" : {
"type" : "string",
"store": "no",
"term_vector": "with_positions_offsets",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word",
"include_in_all": "true"
},
"content" : {
"type" : "string",
"store": "no",
"term_vector": "with_positions_offsets",
"analyzer": "ik_max_word",
"search_analyzer": "ik_max_word",
"include_in_all": "true"
},
"release_time":{
"type":"date",
"store":"no",
"format":"YYYY-MM-dd HH:mm:ss",
"index":"not_analyzed",
"include_in_all":"true"
}
}
}
}
}
}
' | java \
-cp "${lib}/*" \
-Dlog4j.configurationFile=${bin}/log4j2.xml \
org.xbib.tools.Runner \
org.xbib.tools.JDBCImporter

添加运行权限并运行脚本

es@search1:~/cluster/elasticsearch-2.3.1$chmod +x mysql-es-all.sh
es@search1:~/cluster/elasticsearch-2.3.1$./mysql-es-all.sh

参考资料

Elasticsearch集群使用ik分词器的更多相关文章

  1. 【ELK】【docker】【elasticsearch】1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安装ik分词器

    系列文章:[建议从第二章开始] [ELK][docker][elasticsearch]1. 使用Docker和Elasticsearch+ kibana 5.6.9 搭建全文本搜索引擎应用 集群,安 ...

  2. 使用Docker 安装Elasticsearch、Elasticsearch-head、IK分词器 和使用

    原文:使用Docker 安装Elasticsearch.Elasticsearch-head.IK分词器 和使用 Elasticsearch的安装 一.elasticsearch的安装 1.镜像拉取 ...

  3. Docker 下Elasticsearch 的安装 和ik分词器

    (1)docker镜像下载 docker pull elasticsearch:5.6.8 (2)安装es容器 docker run -di --name=changgou_elasticsearch ...

  4. 【ELK】【docker】6.Elasticsearch 集群启动多节点 + 解决ES节点集群状态为yellow

    本章其实是ELK第二章的插入章节. 本章ES集群的多节点是docker启动在同一个虚拟机上 ====================================================== ...

  5. Elasticsearch之文档的增删改查以及ik分词器

    文档的增删改查 增加文档 使用elasticsearch-head查看 修改文档 使用elasticsearch-head查看 删除文档 使用elasticsearch-head查看 查看文档的三种方 ...

  6. (2)ElasticSearch在linux环境中集成IK分词器

    1.简介 ElasticSearch默认自带的分词器,是标准分词器,对英文分词比较友好,但是对中文,只能把汉字一个个拆分.而elasticsearch-analysis-ik分词器能针对中文词项颗粒度 ...

  7. 【杂记】docker搭建ELK 集群6.4.0版本 + elasticsearch-head IK分词器与拼音分词器整合

    大佬博客地址:https://blog.csdn.net/supermao1013/article/category/8269552 docker elasticsearch 集群启动命令 docke ...

  8. Elasticsearch下安装ik分词器

    安装ik分词器(必须安装maven) 上传相应jar包 解压到相应目录 unzip elasticsearch-analysis-ik-master.zip(zip包) cp -r elasticse ...

  9. 【ELK】【docker】【elasticsearch】2.使用elasticSearch+kibana+logstash+ik分词器+pinyin分词器+繁简体转化分词器 6.5.4 启动 ELK+logstash概念描述

    官网地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#docker-cli-run-prod ...

随机推荐

  1. ConcurrentHashMap以及HashMap,HashTable的区别

    ConcurrentHashMap与HashMap,和HashTable 的区别? ConcurrentHashMap是一个线程安全的key-value数据结构,而HashMap不是.Concurre ...

  2. 分享知识快乐自己:Layui 常用样式

    下载 样式包  Layui  layer 引入 js 及 样式: <link rel="stylesheet" href="${ctx}/static/layui/ ...

  3. 分享知识-快乐自己:Linux下安装 erlang 及 RabbitmMQ

    Linux下安装 erlang 及 RabbitmMQ: 下载地址一  下载地址二 下载地址三 安装依赖: yum install ncurses-devel 安装 erlang: 1):下载Erla ...

  4. How to handle Imbalanced Classification Problems in machine learning?

    How to handle Imbalanced Classification Problems in machine learning? from:https://www.analyticsvidh ...

  5. php判断是否是微信浏览器

    php判断是否是微信浏览器 直接上代码: <?PHP function is_wechat_browser(){ $user_agent = $_SERVER['HTTP_USER_AGENT' ...

  6. ffmpeg 纯静态编译,以及添加自定义库流程摘要

    需求:    1. 纯静态编译ffmpeg ,即ldd ./ffmpeg 的结果是:not a dynamic executable    2.  修改ffmpeg 项目,添加自定义功能库    3. ...

  7. Java集合操作类Collections的一些常用方法

    public static void main(String[] args) { List<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); ...

  8. BZOJ3700: 发展城市

    BZOJ3700: 发展城市 https://lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3700 分析: 枚举两个人,先求链交,求到两个端点的时间. 链交求法:求两两\ ...

  9. bzoj 3439: Kpm的MC密码 Trie+动态开点线段树

    题目大意: http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3439 题解: 首先我们发现这道题要查的是后缀不是前缀. 如果查前缀就可以迅速查找到字符串 ...

  10. [bzoj2142]礼物(扩展lucas定理+中国剩余定理)

    题意:n件礼物,送给m个人,每人的礼物数确定,求方案数. 解题关键:由于模数不是质数,所以由唯一分解定理, $\bmod  = p_1^{{k_1}}p_2^{{k_2}}......p_s^{{k_ ...