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

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.

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进行粗细提取,所以对中文搜索是比较友好的.IK分词器有两种类型ik_smart和ik_max_word,前者提取词项粒度最粗,后者最细.而ElasticSearch默认并不支持IK分词器,需要自己安装. 2.前期准备 2.1下载elasticsearch-analysis-ik分词器组件 到GitH

es5.0集成ik中文分词器,网上资料很多,但是讲的有点乱,有的方法甚至不能正常运行此插件 特别注意的而是,es的版本一定要和ik插件的版本相对应: 1,下载ik 插件: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases(找到合适在即es版本) 解压zip包,并将其复制到es的plugins文件夹下,并将文件夹改名为ik: 重启es. 测试ik 创建一个索引: curl -XPUT "http://localhost:9200

官方文档地址 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html 1.0.0 设置Elasticsearch 1.1.0 安装Elasticsearch 1.1.1 Linux安装Elasticsearch Linux下,非Docker启动Elasticsearch 6.3.0,安装ik分词器插件,以及使用Kibana测试Elasticsearch 1.1.2 Docker安装Elasticsear

最近工作需要,开始研究ES,当前ES的最新版本为5.0.1,从之前的2.x的版本号一下升级到5.x,主要是之前Elastic的产品版本号因为收购等原因很乱,ES 2.X版本的和Kibana 4.x版本的配套使用,让人感觉不爽.这下一步到位,所有的产品系列版本号都从5.0开始,这样,5.0的ES就和5.0的Kibana一致了. 本篇会记录ES5.0.1 + Kibana 5.0.1 + ik 5.0.1的安装. 首先,去Elastic官网 https://www.elastic.co/downlo

安装Elasticsearch安装中文分词器IK的步骤: 1. 停止elasticsearch 2.2的服务 2. 在以下地址下载对应的elasticsearch-analysis-ik插件安装包(版本要和elasticsearch版本对应). https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 我这里下载的是: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/release

沉淀再出发:ElasticSearch的中文分词器ik 一.前言   为什么要在elasticsearch中要使用ik这样的中文分词呢,那是因为es提供的分词是英文分词,对于中文的分词就做的非常不好了,因此我们需要一个中文分词器来用于搜索和使用. 二.IK分词器的安装和使用   2.1.安装ik    我们可以从官方github上下载该插件,我们下载对应于我们使用的es的版本的ik,并且我们能够看到具体的安装步骤,可以有两种安装方法.      这里我们选择第一种方式:    重启es,我们就可

Elasticsearch5.0.1 + Kibana5.0.1 + IK 5.0.1安装记录 最近工作需要,开始研究ES,当前ES的最新版本为5.0.1,从之前的2.x的版本号一下升级到5.x,主要是之前Elastic的产品版本号因为收购等原因很乱,ES 2.X版本的和Kibana 4.x版本的配套使用,让人感觉不爽.这下一步到位,所有的产品系列版本号都从5.0开始,这样,5.0的ES就和5.0的Kibana一致了. 本篇会记录ES5.0.1 + Kibana 5.0.1 + ik 5.0.1

本文内容 Elasticsearch logstash Kibana 参考资料 本文介绍安装 logstash 2.2.0 和 elasticsearch 2.2.0,操作系统环境版本是 CentOS/Linux 2.6.32-504.23.4.el6.x86_64. 安装 JDK 是必须的,一般操作系统都会有,只是版本的问题,后面会提到. 而 Kibana 只是一个用纯 JavaScript 写的前端 UI.一定要注意 Kibana 的版本,它会要求 ES 的版本.比如 Kibana 3 要求

Solr学习笔记之2.集成IK中文分词器 一.下载IK中文分词器 IK中文分词器 此文IK版本:IK Analyer 2012-FF hotfix 1 完整分发包 二.在Solr中集成IK中文分词器 1.将 IKAnalyzer.cfg.xml,IKAnalyzer2012FF_u1.jar,stopword.dic 拷贝到tomcat的/webapps/solr/WEB-INF/lib/下面 2.选择某一Solr的core配置IK分词,打开coreName/conf/schema.xml,在<

下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWDinyk 一 开发环境 1.动态web工程 2.部分依赖 hibernate-release-4.1.0.Final.zip hibernate-validator-4.2.0.Final.jar spring-framework-3.1.1.RELEASE-with-docs.zip proxool-0.9.1.jar log4j 1.2.16 slf4j -1.6.1 mysql-connector-java-5.1.10.j

SpringBoot2.0集成FastDFS 前两篇整体上介绍了通过 Nginx 和 FastDFS 的整合来实现文件服务器.但是,在实际开发中对图片或文件的操作都是通过应用程序来完成的,因此,本篇将介绍 Spring Boot 整合 FastDFS 客户端来实现对图片/文件服务器的访问. 如果有不了解 FastDFS 的读者可以先浏览<CentOS7 安装FastDFS分布式文件系统>或是另行查阅网上相关资料. 一.整合编码 项目整体的代码结构图如下: 添加依赖 <project xm

Truffle3.0集成NodeJS并完全跑通(附详细实例,可能的错误) Truffle3.0集成NodeJS并完全跑通(附详细实例,可能的错误) 升级到Truffle3.0 如果之前安装的是Truffle2.0版本,需要主动升级到Truffle3.0,两者的语法变化有点大. 由于Truffle是一个命令行工具,需要更新全局空间安装的Truffle. $ sudo npm update -g truffle 注意需要root权限运行命令,否则可能会报错无足够的访问权限,导致升级失败. 安装成功后

原文Springboot2.0 集成shiro权限管理 一.关于停止使用外键. 原本集成shiro建立用户.角色.权限表的时候使用了外键,系统自动创建其中两个关联表,用@JoinTable.看起来省事,但是实际上删除以及取出数据转成json都很麻烦,折腾的心累,真不如取消外键自己来搞定,比较灵活,业务逻辑掌握好就可以. 所以,最后3个entity变成了5个. entity如下: @Entity public class User { @Id @GenericGenerator(name="gen

写在前边 搞了两三天了,一直有个问题困扰着我,ES集群中配置怎么能正确映射到主机上,这边经常报ClusterFormationFailureHelper master not discovered or elected yet.原因是容器中的ES节点没有正确的映射到主机上,而且容器内ip是易变的,我该怎么配置呢? 临下班了,终于想到个法子,固定容器ip--使用network_mode: host 看到主机模式的我眼前一亮,容器就相当于一个主机服务,你占哪个端口就是哪个,没有必要再去自己指定por

Springboot整合最新版elasticSearch参考之前的文章:SpingBoot:整合ElasticSearch 7.2.0 Search API SearchRequest用于与搜索文档,聚合,建议有关的任何操作,还提供了在结果文档上请求突出显示的方法. 在最基本的形式中,我们可以向请求添加查询: searchRequest = indexName==null?new SearchRequest():new SearchRequest(indexName);//创建SeachRequ

HDP 3.1.0 集成 Sqoop2 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/65261.html 环境 由三台主机组成的 HDP 3.1.0 集群 配置好时间同步 步骤 下载 Sqoop2 的安装包 解压安装包到 /usr/lib 目录下 修改 sqoop.sh 环境变量 修改 sqoop.properties 配置 导入第三方 jar 包 配置第三方 jar 包引用路径 修改 Ambari 上组件配置 验证配置是否正确 开启服务器 下载 Sqoop2 的安装包 下载地址

HDP 3.1.0 集成 Sqoop2 踩坑问题记录 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/65261.html 问题一 $ sqoop:000> start job -n mysql2hdfs 2019-04-18 03:29:10 UTC: FAILURE_ON_SUBMIT Exception: java.lang.IllegalArgumentException: Unable to parse '/hdp/apps/${hdp.version}/mapreduce

elasticsearch 5.0以下的版本要用到权限控制的话需要使用shield.下载地址: https://www.elastic.co/downloads/shield5.0以上的版本则可以使用X-Pack,shield现在只是x-pack的一部分.x-pack包含了Shield, Watcher, Marvel, Graph, reporting.下载地址:https://www.elastic.co/downloads/x-pack elasticsearch shield安装和配置e

1.shiro的三个核心概念: 1)Subject:代表当前正在执行操作的用户,但Subject代表的可以是人,也可以是任何第三方系统帐号.当然每个subject实例都会被绑定到SercurityManger上. 2)SecurityManger:SecurityManager是Shiro核心,主要协调Shiro内部的各种安全组件,这个我们不需要太关注,只需要知道可以设置自定的Realm. 3)Realm:用户数据和Shiro数据交互的桥梁.比如需要用户身份认证.权限认证.都是需要通过Realm