ElasticSearch 6.2.3 Windows10 安装

一、安装Es

1、安装java，最新版本的ElasticSearch 需要java8 版本，因此需要先去Oracle官网下载jdk，下载之后就直接安装：

2、安装过程中将其安装目录copy下来：C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_161\  后续还需要将其添加到环境变量JAVA_HOME：

环境变量设置好之后，再通过命令行确认下：

3、安装Es有MSI安装程序和zip压缩包，现用MSI安装包来安装，官网下载地址，官网上有详细安装流程。

安装完成后，浏览器输入http://localhost:9200查看安装是否成功，成功安装如下：

4、重启服务：在系统服务中找到elasticsearch服务，重启即可

二、安装插件head

 1、下载node.js ,网址：https://nodejs.org/en/

查看node.js版本

node -v

查看npm版本

npm -v

2、安装grunt

使用npm安装grunt

npm install -g grunt -cli

查看grunt版本

grunt -version

3、下载ElasticSearch-head压缩包，下载地址https://github.com/mobz/elasticsearch-head，下载后解压，执行

npm install
npm run start 或 grunt server 启动插件

输入http://localhost:9100/查看安装是否成功

 

4、如果启动未成功，打开es配置文件config目录，找到es的配置文件elasticsearch.yml，在最后面添加如下代码

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

重新启动es，查看是否启动成功

三、安装Kibana插件

Kibana 是一个开源分析和可视化平台，旨在可视化操作 Elasticsearch 。Kibana可以用来搜索，查看和与存储在 Elasticsearch 索引中的数据进行交互。可以轻松地进行高级数据分析，并可在各种图表，表格和地图中显示数据。

Kibana 可以轻松理解海量数据。其简单的基于浏览器的界面使您能够快速创建和共享动态仪表板，实时显示 Elasticsearch 查询的更改。

1、打开下载地址 https://www.elastic.co/downloads/kibana，下载后解压缩，打开其bin目录，执行Kinana,如下

 

2、在浏览器中输入： http://localhost:5601 ，出现如下图所示安装成功

四、安装ik插件

1、安装Maven,安装方法请参考此教程

 

2、下载ik插件地址，https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

3、下载完成解压，执行如下命令：

mvn clean package

编译完成后会在target\releases目录下生成elasticsearch-analysis-ik-6.2.3.zip文件，如下

4、打开es的plugins目录D:\Es\6.2.3\plugins，新建ik目录，将刚才生成的elasticsearch-analysis-ik-6.2.3.zip文件解压，如下

5、重启es，输入http://localhost:9200/_cat/plugins 查看安装是否成功，如下

5、测试分词功能

（1）ik_smart 

    其中pretty本意”漂亮的”，表示以美观的形式打印出JSON格式响应。

GET _analyze?pretty
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text":"中华人民共和国万岁"
}

（2）ik_max_word

GET _analyze?pretty
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text":"中华人民共和国万岁"
}

分词结果：

{
  "tokens": [
    {
      "token": "中华人民共和国",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "中华人民",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "中华",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 2,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "华人",
      "start_offset": 1,
      "end_offset": 3,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 3
    },
    {
      "token": "人民共和国",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 4
    },
    {
      "token": "人民",
      "start_offset": 2,
      "end_offset": 4,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 5
    },
    {
      "token": "共和国",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 6
    },
    {
      "token": "共和",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 7
    },
    {
      "token": "国",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 8
    },
    {
      "token": "万岁",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 9,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 9
    },
    {
      "token": "万",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 8,
      "type": "TYPE_CNUM",
      "position": 10
    },
    {
      "token": "岁",
      "start_offset": 8,
      "end_offset": 9,
      "type": "COUNT",
      "position": 11
    }
  ]
}

五、实例

1、创建索引，使用kibana插件

PUT kid_search 

2、创建mapping

POST kid_search/_doc/_mapping 
{ 
    "properties": { 
        "title": { 
            "type": "text", 
            "analyzer": "ik_smart", 
            "search_analyzer": "ik_smart" 
            } 
        } 
} 

3、插入文档数据

POST kid_search/_doc
{ 
"title":"我爱你中国" 
} 

POST kid_search/_doc
{ 
"title":"中国你真美" 
}

POST kid_search/_doc
{ 
"title":"我是中国人" 
}

POST kid_search/_doc
{ 
"title":"中国人民" 
} 

POST kid_search/_doc
{ 
"title":"中国真伟大" 
}    

4、查看分词结果

GET kid_search/_doc/_search 
{ 
    "query": {
        "match": { 
            "title": "中国" 
            }
        } 

}