match查询会将查询词分词,然后对分词的结果进行term查询. 然后默认是将每个分词term查询之后的结果求交集,所以只要分词的结果能够命中,某条数据就可以被查询出来,而分词是在新建索引时指定的,只有text类型的数据才能设置分词策略. 新建索引,并指定分词策略: PUT mail_test3 { "settings": { "index": { "refresh_interval": "30s", "number

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]#

1:默认的分析器-- standard 使用默认的分词器 curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=standard' -d '我爱中国'curl -XGET 'http://hadoop01:9200/_analyze?pretty&analyzer=simple' -d '我爱中国'​ 这就是默认的分词器,但是默认的分析器有时候在生产环境会出现问题,比如: curl -XPUT 'http://hadoop01:

一.查看自己ES的版本号与之对应的IK分词器版本 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/blob/master/README.md 二.下载与之对应的版本 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 三.进入到logstash的安装目录 plugins下,创建ik文件夹 然后把下载好的ik分词器解压到ik文件夹下就ok了

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

 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

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

简介:下面讲有我已经打包并且编辑过的zip包,你可以在下面下载即可. 1.下载zip包.elasticsearch-analysis-ik-1.8.0.jar下面有附件链接[ik-安装包.zip],下载即可.(内有做好的elasticsearch-analysis-ik-1.8.0.jar) 2.上传zip包.下载ik.zip文件后解压缩,如下图. 修改plugin-descriptor.properties文件,将elasticsearch.version=2.2.0改成自己的elastics

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

如果只想快速安装IK,本教程管用.下面看经过. 简介: 下面讲有我已经打包并且编辑过的zip包,你可以在下面下载即可. 当前讲解的IK分词器 包的 version 为1.8. 一.下载zip包. 下面有附件链接[ik-安装包.zip],下载即可. 二.上传zip包. 下载后解压缩,如下图. 打开修改修改好后打成zip包. # 'elasticsearch.version' version of elasticsearch compiled against# You will have to re

IK分词插件的安装 ES集群环境 VMWare下三台虚拟机Ubuntu 14.04.2 LTS JDK 1.8.0_66 Elasticsearch 2.3.1 elasticsearch-jdbc-2.3.1.0 IK分词器1.9.1 clustername:my-application 分配如下表: 虚拟机 | IP | node-x ----|---- search1 | 192.168.235.133 | node-1 search2 |192.168.235.134 | node-2

主要知识点, 修改IK分词器源码来基于mysql热更新词库     一.IK增加新词的原因 在第32小节中学习到了直接在es的词库中增加词语,来扩充自已的词库,但是这样做有以下缺点: (1)每次添加完,都要重启es才能生效,非常麻烦 (2)es是分布式的,可能有数百个节点,你不能每次都一个一个节点上面去修改 这一小节来学习让es不停机,直接在外部mysql中添加新的词语,es中立即热加载到这些新词语.     目前业界的热更新的方案: (1)修改ik分词器源码,然后手动支持从mysql中每隔一定

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

IK分词器的使用 首先我们通过Postman发送GET请求查询分词效果 GET http://localhost:9200/_analyze { "text":"农业银行" } 得到如下结果,可以发现es的默认分词器无法识别中文中农业.银行这样的词汇,而是简单的将每个字拆完分为一个词,这显然不符合我们的使用要求. { "tokens": [ { "token": "农", "start_offse

ElasticSearch5.3安装IK分词器 之前使用Elasticsearch安装head插件成功了,但是安装IK分词器却失败了.貌似是ElasticSearch5.0以后就不支持直接在elasticsearch.yml中配置IK了.原因下面会说明. 首先下载: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik ,最新版本貌似是5.3 了. 第一步

IK分词器在是一款 基于词典和规则 的中文分词器.本文讲解的IK分词器是独立于elasticsearch.Lucene.solr,可以直接用在java代码中的部分.关于如何开发es分词插件,后续会有文章介绍. IK分词器的源码:Google Code,直接下载请点击这里. 一.两种分词模式 IK提供两种分词模式:智能模式和细粒度模式(智能:对应es的IK插件的ik_smart,细粒度:对应es的IK插件的ik_max_word). 先看两种分词模式的demo和效果 import org.wlte

一.安装JDK1.8 二.安装ES 三个节点:master.slave01.slave02 1.这里下载的是elasticsearch-6.3.1.rpm版本包 https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearchwget --no-check-certificate https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.3.1.rpm 2.解压 rpm -ivh e

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. 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6.8.10的ES,所以就下载ik-6.8.10.zip的文件. 解压--