第一步 下载对应的安装包 elasticsearch下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch ik分词下载:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/tags kibana下载:https://www.elastic.co/downloads/past-releases 这三者的版本必须保持一致 第二步:elasticsearch的安装 mkdir elasticsea

docker run -di --name=tensquare_es -p 9200: -p 9300:9300 elasticsearch:5.6.8 创建elasticsearch容器(如果版本不是最新的需要在后面加上版本号) 直接浏览器访问创建对应的索引库(这里使用postman) search模块对应application.yml文件设置 添加之后9200可用,9300不可用,下面让虚拟机上面的9300端口可用 docker exec -it tensquare_es /bin/bash

之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了. 1. ik分词器的下载和安装,测试 第一: 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ,这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK,这里我使用的是6.3.2的ES,所以就下载ik-6.3.2.zip的文件. 第二:

首先IK分词器和ES版本一定要严格对应,下面是版本对照表 IK分词器下载地址 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 我安装的是ES7.3.2(Windows上安装ElasticSearch7),所以下载IK分词器V7.3.2 在Windows上安装,所以下载.zip 下载完后解压: 在ES安装目录下的plugins文件夹下创建analysis-ik文件夹 将elasticsearch-analysis-ik-7.3

之前我们创建索引,查询数据,都是使用的默认的分词器,分词效果不太理想,会把text的字段分成一个一个汉字,然后搜索的时候也会把搜索的句子进行分词,所以这里就需要更加智能的分词器IK分词器了. 1. ik分词器的下载和安装,测试 第一: 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases ,这里你需要根据你的Es的版本来下载对应版本的IK,这里我使用的是6.3.2的ES,所以就下载ik-6.3.2.zip的文件. 第二:

1.Solr概述 (1)Solr与数据库相比的优势 搜索速度更快.搜索结果能够按相关度排序.搜索内容格式不固定等 (2)Lucene与Solr的区别 Lucene提供了完整的查询引擎和索引引擎,目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包 Solr的目标是打造一款企业级的搜索引擎系统,它是一个搜索引擎服务,可以独立运行,通过Solr可以非常快速的构建企业的搜索引擎,通过Solr也可以高效的完成站内搜索功能. 2.Solr的Windows版本的安装 (1)目录结构 Solr的启动在bin目录下,用

前言 安装ES之前,请先检查JDK版本,es使用java编写,强依赖java环境.JDK安装过程略. 安装步骤 1.下载地址 点击这里下载7.2.0 2.解压elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz到/usr/local/目录: tar -zxvf elasticsearch-7.2.0-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/ 3.进入解压后的elasticsearch目录: 1) 新建data目录: mkdir data 2)

1:使用docker拉取Elasticsearch镜像 docker pull elasticsearch:7.12.0(不加版本号默认是最新版本) 2:查看是否成功下载镜像 docker images 3:创建elasticsearch映射本地文件 mkdir -p /root/es/data /root/es/conf 因为是把elasticsearch配置文件映射到本地所以要放开文件夹读写权限,不然启动会报没有权限的错误 chmod 777 /root/es/data 4:创建elasti

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,安装ik分词器 [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 [ELK][ElasticSearch]3.es入门基

官网地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html#docker-cli-run-prod-mode 1.拉取镜像 docker pull elasticsearch: docker pull kibana: 2.启动容器 docker run  -d --name es1  -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart=always -e "discovery

博客地址:http://www.moonxy.com 一.前言 Elasticsearch 作为开源搜索引擎服务器,其核心功能在于索引和搜索数据.索引是把文档写入 Elasticsearch 的过程,搜索是匹配查询条件找出文档的过程,实现全文检索一个分析过程,分析过程主要分为两步,第一步是词条化,分词器把输入文本转化为一个个的词条流:第二步是过滤,在这个阶段有若干个过滤器处理词条流中的词条,比如停用词过滤器会从词条流中去除不相干的词条,同义词过滤器会添加新词条或者改变已有词条,小写过滤器会把所有

在这里一下讲解着三个的安装和配置, 是因为solr需要使用tomcat和IK分词器, 这里会通过图文教程的形式来详解它们的安装和使用.注: 本文属于原创文章, 如若转载,请注明出处, 谢谢.关于设置IK分词器的文章 IK分词器: Linux下IK分词器的安装及配置 1, 解压tar文件首先我们在根目录下建立一个solr目录(使用命令: mkdir /solr):  然后查看目录是否生成成功:  解压solr/tomcat/IK 到solr文件夹下:  因为IK压缩包是zip格式的, 这里的解压方

一.安装elasticsearch 1.首先需要安装好java,并配置好环境变量,详细教程请看 http://tecadmin.net/install-java-8-on-centos-rhel-and-fedora/# 2.安装ElasticSearch,下载rpm包: wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.1.1.rpm rpm -ivh elasticsearch-5.1.1.rp

为了更好的排版, 所以将IK分词器的安装重启了一篇博文,  大家可以接上solr的安装一同查看.[Linux]Linux下安装和配置solr/tomcat/IK分词器 详细实例一: http://www.cnblogs.com/wang-meng/p/5814798.html 8, 打开浏览器查看solr可视化界面 到了这里solr就配置好了, 可是我们的IK 分词器还没有配置呢, 如果不配IK分词器的话 它是怎样分词的呢? 我们就来先看一下:  每个字都分成了一个词, 这当然不是我们想要的结果

IK分词器地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 安装好ES之后就可以安装分词器插件了 记住选择ES对应的版本 对应的有版本选择下载: 下载之后了,解压之后,使用maven,mvn clean package 打包 找到目录/elasticsearch-analysis-ik-master/target/releases/elasticsearch-analysis-ik-1.9.1.zip ES安装目录下/elasticsea

 Elasticsearch默认提供的分词器,会把每个汉字分开,而不是我们想要的根据关键词来分词,我是中国人 不能简单的分成一个个字,我们更希望 “中国人”,“中国”,“我”这样的分词,这样我们就需要安装中文分词插件,ik就是实现这个功能的. elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件,支持自定义词库. 现在开始安装ik分词器,安装之前,先说明一些变化: 之前可以在node节点上配置index默认的分词器,如果是多节点,那么在每个节点上都配置就行了.这个有点不灵活,

一.概要: 1.es默认的分词器对中文支持不好,会分割成一个个的汉字.ik分词器对中文的支持要好一些,主要由两种模式:ik_smart和ik_max_word 2.环境 操作系统:centos es版本:6.0.0 二.安装插件 1.插件地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 2.运行命令行: ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elastics

不得不夸奖一下ES的周边资源,比如这个IK分词器,紧跟ES的版本,卢本伟牛逼!另外ES更新太快了吧,几乎不到半个月一个小版本就发布了!!目前已经发了6.5.2,估计我还没怎么玩就到7.0了. 下载 分词器:GitHub 点击release,下载对应的版本,他这个跟ES是一一对应的. 安装 他这个安装非常容易!业界良心啊!! 第一步:在elasticsearch-6.5.0主目录下的plugins目录新建一个ik文件夹 第二步:把从GitHub下载下来的压缩包解压到这个文件夹 启动 进入ES主目录

起因 需要在ES中使用聚合进行统计分析,但是聚合字段值为中文,ES的默认分词器对于中文支持非常不友好:会把完整的中文词语拆分为一系列独立的汉字进行聚合,显然这并不是我的初衷.我们来看个实例: POST http://192.168.80.133:9200/my_index_name/my_type_name/_search { "size": 0, "query" : { "range" : { "time": { "

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 elasticsearch-analysis-ik-master /export/servers/ cd elasticsearch-analysis-ik-master/ mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar cd /export/servers/elasticse

Elasticsearch 6.3.1 地址: wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.3.1.tar.gz 2.安装配置 1.拷贝 拷贝到服务器上,解压:tar -xvzf elasticsearch-6.3.1.tar.gz .解压后路径:/home/elasticsearch-6.3.1 3.创建用户 创建用户,创建esdata目录,并赋予权限 [root@bogon home]#