原文:http://blog.java1234.com/blog/articles/373.html elasticsearch安装中文分词器插件smartcn elasticsearch默认分词器比较坑,中文的话,直接分词成单个汉字. 我们这里来介绍下smartcn插件,这个是官方推荐的,中科院搞的,基本能满足需求: 还有另外一个IK分词器.假如需要自定义词库的话,那就去搞下IK,主页地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik s

Elasticsearch之中文分词器插件es-ik 针对一些特殊的词语在分词的时候也需要能够识别 有人会问,那么,例如: 如果我想根据自己的本家姓氏来查询,如zhouls,姓氏“周”.      如果我想根据自己的公司名称来查询,如“好记性不如烂笔头感叹号博客园” 如果我想根据自己公司里的产品名称来查询,如“” 如果我想根据某个网络上流行的词名称来查询,如“扫福” 那么,若直接使用es-ik则分不出来的,所以,这就是为什么需要es-ik的自定义词库的缘由啦! [hadoop@HadoopMas

不多说,直接上干货! 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege           前提 Elasticsearch之中文分词器插件es-ik的自定义词库 先声明,热更新词库,需要用到,web

中文分词器 在lunix下执行下列命令,可以看到本来应该按照中文"北京大学"来查询结果es将其分拆为"北","京","大","学"四个汉字,这显然不符合我的预期.这是因为Es默认的是英文分词器我需要为其配置中文分词器. curlHTTP://192.168.79.131:9200/shb01/_analyze?pretty=true -d'{"text":"北京大学"

中文分词器 在lunix下执行下列命令,可以看到本来应该按照中文”北京大学”来查询结果es将其分拆为”北”,”京”,”大”,”学”四个汉字,这显然不符合我的预期.这是因为Es默认的是英文分词器我需要为其配置中文分词器. curlHTTP://192.168.79.131:9200/shb01/_analyze?pretty=true -d'{"text":"北京大学"}' Es整合ik不直接用ik官网的工具包,需要将ik工具包封装成es插件才行,这个已经有人封装好了

http://88250.b3log.org/full-text-search-elasticsearch#b3_solo_h3_0 IK分词器插件 (1)源码 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik  (2)releases https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases (3)复制zip地址 https://github.com/medcl/elasticse

Linux下,非Docker启动Elasticsearch 6.3.0 查看java版本,需要1.8版本 java -version yum -y install java 创建用户,因为elasticsearch不能root操作 useradd panfeng 设置密码 passwd panfeng 输入123456,上面说无效小于8字符,又让输入一次,再输入123456 切换用户,带有-参数是把当前环境也切换过去 su - panfeng 这时候用ftp把elasticsearch-6.3.

Analyzer,或者说文本分析的过程,实质上是将输入文本转化为文本特征向量的过程.这里所说的文本特征,可以是词或者是短语.它主要包括以下四个步骤: 1.分词,将文本解析为单词或短语 2.归一化,将文本转化为小写 3.停用词处理,去除一些常用的.无意义的词 4.提取词干,解决单复数.时态语态等问题 Lucene Analyzer包含两个核心组件,Tokenizer以及TokenFilter.两者的区别在于,前者在字符级别处理流,而后者则在词语级别处理流.Tokenizer是Analyzer的第一

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

5.x以后, es对head插件的支持并不是特别好 而且kibana的功能越来越强大, 建议使用kibana 1, head插件安装 在一台机器上安装head插件就可以了 1), 更新,安装依赖 sudo yum update -y 2), 安装npm sudo yum install npmyum -y install gityum -y install bz2 3), github 地址 https://github.com/mobz/elasticsearch-head 4), 安装 gi

前提 什么是倒排索引? Elasticsearch之分词器的作用 Elasticsearch之分词器的工作流程 Elasticsearch之停用词 Elasticsearch之中文分词器 Elasticsearch之几个重要的分词器 elasticsearch官方默认的分词插件 1.elasticsearch官方默认的分词插件,对中文分词效果不理想. 比如,我现在,拿个具体实例来展现下,验证为什么,es官网提供的分词插件对中文分词而言,效果差. [hadoop@HadoopMaster elas

Elasticsearch修改分词器以及自定义分词器 参考博客:https://blog.csdn.net/shuimofengyang/article/details/88973597

一.分词器 Elasticsearch中,内置了很多分词器(analyzers),例如standard(标准分词器).english(英文分词)和chinese(中文分词),默认是standard. standard tokenizer:以单词边界进行切分 standard token filter:什么都不做 lowercase token filter:将所有字母转换为小写 stop token filer(默认被禁用):移除停用词,比如a the it等等 二.修改分词器设置 启用engl

(1)源码 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik  (2)releases https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases (3)复制zip地址 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.1.1/elasticsearch-analysis-ik-6.1.1.z

一:IK分词器简介  IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包.从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了4个大版本.最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件.从3.0版本开 始,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现.在2012版本中,IK实现了简单的分词 歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化.

一.安装IK分词器 Elasticsearch也需要安装IK分析器以实现对中文更好的分词支持. 去Github下载最新版elasticsearch-ik https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 将ik文件夹放在elasticsearch/plugins目录下,重启elasticsearch. Console控制台输出: [2019-09-04T08:50:23,395][INFO ][o.e.p.PluginsSer

它在哪里呢? 非常重要! [hadoop@HadoopMaster custom]$ pwd/home/hadoop/app/elasticsearch-2.4.3/plugins/ik/config/custom[hadoop@HadoopMaster custom]$ lltotal 5252-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 156 Dec 14 10:34 ext_stopword.dic-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 130 Dec 14 1

通过mapping中的映射,将&映射成and PUT /my_index?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "settings": { "analysis": { "char_filter": { "&_to_and": { "type": "mapping", "mappings":

1.安装maven 安装插件前,需要用 maven 进行编译生成插件包,第一步先安装 maven yum install -y maven mvn -version Apache Maven (Red Hat -) Maven home: /usr/share/maven Java version: 1.8.0_222, vendor: Oracle Corporation Java home: /usr/lib/jvm/java--openjdk-.el7_6.x86_64/jre Defau

前提: 已经安装好docker运行环境: 步骤: 1.安装elasticsearch 6.2.2版本,目前最新版是7.2.0,这里之所以选择6.2.2是因为最新的SpringBoot2.1.6默认支持的就是6.2.2的,而7.x是有很大更新的,SpringBoot正常集成的情况下无法和es最新版本兼容: 这里只需要记住Document的一个index只能创建一个type,且type的值都设置为_doc即可和7.x的es兼容[8.x将会移除type的概念,7.x里是为了过渡,index将成为类似L