一、安装Es

1、安装java,最新版本的ElasticSearch 需要java8 版本,因此需要先去Oracle官网下载jdk,下载之后就直接安装:

2、安装过程中将其安装目录copy下来:C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_161\  后续还需要将其添加到环境变量JAVA_HOME:

环境变量设置好之后,再通过命令行确认下:

3、安装Es有MSI安装程序和zip压缩包,现用MSI安装包来安装,官网下载地址,官网上有详细安装流程。

安装完成后,浏览器输入http://localhost:9200查看安装是否成功,成功安装如下:

4、重启服务:在系统服务中找到elasticsearch服务,重启即可

二、安装插件head

1、下载node.js ,网址:https://nodejs.org/en/

查看node.js版本

node -v

查看npm版本

npm -v

2、安装grunt

使用npm安装grunt

npm install -g grunt -cli

查看grunt版本

grunt -version

3、下载ElasticSearch-head压缩包,下载地址https://github.com/mobz/elasticsearch-head,下载后解压,执行

npm install
npm run start 或 grunt server 启动插件

输入http://localhost:9100/查看安装是否成功

4、如果启动未成功,打开es配置文件config目录,找到es的配置文件elasticsearch.yml,在最后面添加如下代码

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

重新启动es,查看是否启动成功

三、安装Kibana插件

Kibana 是一个开源分析和可视化平台,旨在可视化操作 Elasticsearch 。Kibana可以用来搜索,查看和与存储在 Elasticsearch 索引中的数据进行交互。可以轻松地进行高级数据分析,并可在各种图表,表格和地图中显示数据。

Kibana 可以轻松理解海量数据。其简单的基于浏览器的界面使您能够快速创建和共享动态仪表板,实时显示 Elasticsearch 查询的更改。

1、打开下载地址 https://www.elastic.co/downloads/kibana,下载后解压缩,打开其bin目录,执行Kinana,如下

2、在浏览器中输入: http://localhost:5601 ,出现如下图所示安装成功

四、安装ik插件

1、安装Maven,安装方法请参考此教程

2、下载ik插件地址,https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

3、下载完成解压,执行如下命令:

mvn clean package

编译完成后会在target\releases目录下生成elasticsearch-analysis-ik-6.2.3.zip文件,如下

4、打开es的plugins目录D:\Es\6.2.3\plugins,新建ik目录,将刚才生成的elasticsearch-analysis-ik-6.2.3.zip文件解压,如下

5、重启es,输入http://localhost:9200/_cat/plugins 查看安装是否成功,如下

5、测试分词功能

(1)ik_smart

其中pretty本意”漂亮的”,表示以美观的形式打印出JSON格式响应。

GET _analyze?pretty
{
"analyzer": "ik_smart",
"text":"中华人民共和国万岁"
}

(2)ik_max_word

GET _analyze?pretty
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text":"中华人民共和国万岁"
}

分词结果:

{
"tokens": [
{
"token": "中华人民共和国",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "中华人民",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "中华",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "华人",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "人民共和国",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "人民",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "共和国",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "共和",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "国",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_CHAR",
"position":
},
{
"token": "万岁",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "CN_WORD",
"position":
},
{
"token": "万",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "TYPE_CNUM",
"position":
},
{
"token": "岁",
"start_offset": ,
"end_offset": ,
"type": "COUNT",
"position":
}
]
}

五、实例

1、创建索引,使用kibana插件

PUT kid_search 

2、创建mapping

POST kid_search/_doc/_mapping
{
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "ik_smart",
"search_analyzer": "ik_smart"
}
}
}

3、插入文档数据

POST kid_search/_doc
{
"title":"我爱你中国"
} POST kid_search/_doc
{
"title":"中国你真美"
} POST kid_search/_doc
{
"title":"我是中国人"
} POST kid_search/_doc
{
"title":"中国人民"
} POST kid_search/_doc
{
"title":"中国真伟大"
}

4、查看分词结果

GET kid_search/_doc/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "中国"
}
} }

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