|NO.Z.00007|——————————|Deployment|——|Hadoop&ElasticSearch集中式日志分析系统.v07|——|Elasticsearch.v07|索引管理&IK分词器部署.V1|

一、安装IK分词器

### --- 安装IK分词器

~~~     # hadoop01~03：使用root用户部署IK分词器，然后重启ES服务
~~~     # 在elasticsearch安装目录的plugins目录下新建 analysis-ik 目录
[root@hadoop02 ~]# mkdir /opt/yanqi/servers/es/elasticsearch/plugins/analysis-ik

~~~     # 解压analysis-ik版本包 
[root@hadoop02 ~]# cd /opt/yanqi/servers/es/elasticsearch/plugins/analysis-ik
[root@hadoop02 analysis-ik]# unzip elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip 

~~~     # 删除.zip版本包
[root@hadoop02 analysis-ik]# rm -rf elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip

~~~     # 授予plugin目录所有者为es
[root@hadoop02 plugins]# chown -R es:es analysis-ik/

### --- 分发到其它节点

~~~     # 分发到其它节点
[root@hadoop02 ~]# rsync-script /opt/yanqi/servers/es/elasticsearch/plugins/

二、重启Elasticsearch和Kibana服务

### --- 重启Elasticsearch服务

~~~     # hadoop01~03：使用es用户杀死es服务
[es@hadoop02 ~]$ ps -ef|grep elasticsearch|grep bootstrap |awk '{print $2}' |xargs kill -9
~~~     # hadoop01~03：启动es服务
[es@hadoop02 ~]$ nohup /opt/yanqi/servers/es/elasticsearch/bin/elasticsearch >/dev/null 2>&1 &

### --- 重启kibana服务

~~~     # hadoop02：使用es用户启动kibana服务
[es@hadoop02 ~]$ nohup /opt/yanqi/servers/es/kibana/bin/kibana >/dev/null 2>&1 &

三、IK分词器测试

### --- IK分词器测试

~~~     # IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。
ik_max_word (常用)
~~~     # 会将文本做最细粒度的拆分
ik_smart
~~~     # 会做最粗粒度的拆分

### --- Kibana测试一：ik_max_word

~~~     # 测试示例：ik_max_word
POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "南京市长江大桥"
}

~~~     # ik_max_word 分词模式运行得到结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "南京市",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "南京",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "市长",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "长江大桥",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "长江",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "大桥",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    }
  ]
}

### --- Kibana测试二：ik_smart

~~~     # 测试示例：ik_smart
POST _analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "南京市长江大桥"
}

~~~     # ik_smart分词模式运行得到结果：
~~~     # 如果现在假如江大桥是一个人名，是南京市市长，那么上面的分词显然是不合理的，该怎么办？

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "南京市",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "长江大桥",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    }
  ]
}

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Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart

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