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

关于结巴分词 ElasticSearch 插件: https://github.com/huaban/elasticsearch-analysis-jieba 该插件由huaban开发.支持Elastic Search 版本<=2.3.5. 结巴分词分析器 结巴分词插件提供3个分析器:jieba_index.jieba_search和jieba_other. jieba_index: 用于索引分词,分词粒度较细: jieba_search: 用于查询分词,分词粒度较粗: jieba_other:

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 docker pull elasticsearch:tag 2.启动 docker run -it -e "discovery.type=single-node" --name="es" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch 3

http://keenwon.com/1404.html 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).其中standard 就是无脑的一个一个词(汉字)切分,所以适用范围广,但是精准度低:english 对英文更加智能,可以识别单数负数,大小写,过滤stopwords(例如"the"这个词)等:chinese 效果很差,后面会演示.这次主要玩这几个内容:安装中文分词

近几篇ElasticSearch系列: 1.阿里云服务器Linux系统安装配置ElasticSearch搜索引擎 2.Linux系统中ElasticSearch搜索引擎安装配置Head插件 3.ElasticSearch搜索引擎安装配置中文分词器IK插件 4.ElasticSearch搜索引擎安装配置拼音插件pinyin 5.ElasticSearch搜索引擎在JavaWeb项目中的应用 一.IK简介 ElasticSearch(以下简称ES)默认的分词器是标准分词器Standard,如果直接使

转自:http://keenwon.com/1404.html 为 Elasticsearch 添加中文分词,对比分词器效果 Posted in 后端 By KeenWon On 2014年12月12日 Views: 2,930 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).其中standard 就是无脑的一个一个词(汉字)切分,所以适用范围广,但是精准度低:english

概要 本篇主要讲解倒排索引的基本原理以及ES常用的几种分词器介绍. 倒排索引的建立过程 倒排索引是搜索引擎中常见的索引方法,用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档中存储位置的映射.通过倒排索引,我们输入一个关键词,可以非常快地获取包含这个关键词的文档列表. 我们先看英文的,假设我们有两个文档: I have a friend who loves smile love me, I love you 为了建立倒排索引,我们先按最简单的用空格把每个单词分开,可以得到如下结果: *表示该列文档中有这个词

(1)docker镜像下载 docker pull elasticsearch:5.6.8 (2)安装es容器 docker run -di --name=changgou_elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:5.6.8 9200端口(Web管理平台端口) 9300(服务默认端口) 浏览器输入地址访问:http://192.168.211.132:9200/ (3)开启远程连接 上面完成安装后,es并不能正常使用,elast

前言: 前面几章已经很详细的讲解了如何创建索引器对索引进行增删查(没有更新操作).如何管理索引目录以及如何使用分词器,上一章讲解了如何生成索引字段和创建索引文档,并把创建的索引文档保存到索引目录,到这里我们已经知道如何建立索引,那么本章将会详解如何搜索索引目录中的索引文档索以及如何创建索引搜索器和六种文档搜索器(搜索器)的实现. luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引搜索器 索引搜

  ElasticSearch系列学习 ElasticSearch第一步-环境配置 ElasticSearch第二步-CRUD之Sense ElasticSearch第三步-中文分词 ElasticSearch第四步-查询详解 ElasticSearch第五步-.net平台下c#操作ElasticSearch详解 elasticsearch官方只提供smartcn这个中文分词插件,效果不是很好,好在国内有medcl大神(国内最早研究es的人之一)写的两个中文分词插件,一个是ik的,一个是mmse

ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便.支持通过HTTP使用JSON进行数据索引.  官方站点:http://www.elasticsearch.com/ 中文站点:http://es-cn.medcl.net/    1.安装  必须先安装Java环境,并设置 JAVA_HOME => C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_18  elasticsea

http://fuxiaopang.gitbooks.io/learnelasticsearch/content/  (中文) 在Elasticsearch中,文档术语一种类型(type),各种各样的类型存在于一个索引中.你也可以通过类比传统的关系数据库得到一些大致的相似之处: 关系数据库 ⇒ 数据库 ⇒ 表 ⇒ 行 ⇒ 列(Columns) Elasticsearch ⇒ 索引 ⇒ 类型 ⇒ 文档 ⇒ 字段(Fields)一个Elasticsearch集群可以包含多个索引(数据库),也就是说其

一.Es插件配置及下载 1.IK分词器的下载安装 关于IK分词器的介绍不再多少,一言以蔽之,IK分词是目前使用非常广泛分词效果比较好的中文分词器.做ES开发的,中文分词十有八九使用的都是IK分词器. 下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 2.pinyin分词器的下载安装 可以在淘宝.京东的搜索框中输入pinyin就能查找到自己想要的结果,这就是拼音分词,拼音分词则是将中文分析成拼音格式,可以通过拼音分词分析出来的数据进行查

先说结论:字段类型更改为 'keyword' elasticSearch官方文档中创建index代码如下 PUT /my_store { "mappings" : { "products" : { "properties" : { "productID" : { "type" : "string", "index" : "not_analyzed"

前面的文章中,老周已向大伙伴们介绍了如何在终结点上使用地址头,只要服务是沿着该终结点调用的,那么每一次调用都会自动把地址头插入到SOAP消息的Header列表中. 而通过前一篇文章中的示例,大家也看到,客户端在调用服务时,必须指定与服务器完全一致的地址头,否则会验证失败.那是因为,在默认情况下,AddressFilter会对终结点的地址以及地址头进行校验.如果我们不希望使用默认校验行为,可以自定义一个MessageFiler,然后对传入的SOAP消息头进行验证. MessageFilter是一个

1 自定义类加载器: 实现规则: 自定义类加载器,需要重写findClass,然后通过调用loadClass进行类加载(loadClass通过递归实现类的双亲委派加载) package com.daxin; import java.io.*; /** * 自定义类加载器,需要重写findClass,然后通过调用loadClass进行类加载(loadClass通过递归实现类的双亲委派加载) */ public class MyClassLoader extends ClassLoader { /*

为仿照stl的遍历风格,实现对自定义类型的遍历. 1. 需要遍历的基础结构: struct ConnectionPtr { int id_; int port_; string addr_; //std::set 需要排序,需要重载< bool operator <(const ConnectionPtr &ptr)const { return id_ < ptr.id_; } void printPtr() //显示函数 { cout << "Connec

原文出处 http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-springview/ 概述 Spring 3.0 默认包含了多种视图和视图解析器,比如 JSP.Velocity 视图等,但在某些情况下,我们需要开发自定义的视图及其解析器,以便显示特殊文件格式的视图,我们也可以使用自定义视图及解析器,针对特定的视图做相应的处理.本文将通过一个示例来介绍如何开发 Spring 自定义视图和视图解析器,来显示后缀名为 SWF 的视图,并提供一个简单的注册机制,

主动模式不是只能用模板提供的标准检测器方式 zabbix-agent两种运行方式即主动模式和被动模式.默认被动模式. 两种模式是相对 客户端 角度来说的. 被动模式:等待server来取数据,可以使用自定义key方式自定义检测数据.server端使用zabbix_get来主动获取agent上的数据. 主动模式:agent主动推送数据给server,自定义数据使用 zabbix_sender 向服务端推送. server使用采集器来采集此类数据. 注意,被动模式注意 配置文件的:server= 参

1.spring自定义注解实现登陆拦截器 原理:定义一个注解和一个拦截器,拦截器拦截所有方法请求,判断该方法有没有该注解.没有,放行:有,要进行验证.从而实现方法加注解就需要验证是否登陆. 2.自定义注解 package com.oy.filter;import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy;

一.调度器 配置 SCHEDULER = 'scrapy.core.scheduler.Scheduler' #表示scrapy包下core文件夹scheduler文件Scheduler类# 可以通过设置SCHEDULER值来使用自定义的调度器, 源码 import os import json import logging import warnings from os.path import join, exists from queuelib import PriorityQueue fr