Linux下ElasticSearch及IK分词插件安装
ElasticSearch及IK分词插件相关安装
一. 简介
- ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。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。
- Elasticsearch-head是一个界面化的集群操作和管理工具,他是通过html5编写,可以对集群进行傻瓜式操作。
- IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开 始,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现。在2012版本中,IK实现了简单的分词 歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。
二. 下载软件包
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ElasticSearch下载
官网:https://download.elasticsearch.org/
三. 安装部署
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创建worker用户,下载安装包到
/home/worker/soft
下[worker@222 soft]$ ll total 206224 -rw-r----- 1 worker worker 29007342 Feb 29 16:52 elasticsearch-2.1.1.tar.gz -rw-r----- 1 worker worker 899251 Mar 18 15:36 elasticsearch-head-master.zip -rw-r----- 1 worker worker 181260798 Dec 23 05:31 jdk-8u65-linux-x64.gz
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安装JDK
#创建目录,解压移动JDK到新建目录下 cd /home/worker/soft/ mkdir -p /home/worker/usr/local/ tar -xf jdk-8u65-linux-x64.gz mv jdk1.8.0_65 /home/worker/usr/local/ #添加环境变量 vim ~/.bash_profile export PATH export JAVA_HOME=/home/worker/usr/local/jdk1.8.0_65 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH #修改最大文件打开数 sudo vim /etc/security/limits.d/90-nproc.conf worker soft nproc 65535
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安装Elasticsearch
#解压文件,移动到指定目录下 [worker@222 soft]$ tar -xf elasticsearch-2.1.1.tar.gz [worker@222 soft]$ mv elasticsearch-2.1.1 /home/worker/opt/ [worker@222 soft]$ ln -s /home/worker/opt/elasticsearch-2.1.1/ /home/worker/opt/elasticsearch [worker@222 soft]$ ll /home/worker/opt/elasticsearch lrwxrwxrwx 1 worker worker 37 Mar 19 02:42 /home/worker/opt/elasticsearch -> /home/worker/opt/elasticsearch-2.1.1/ #修改集群配置文件 /home/worker/opt/elasticsearch/config vim elasticsearch.yml cluster.name: my-application node.name: node-1 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2"] discovery.zen.minimum_master_nodes: 3 **备注:每个节点的node.name的名字不同** #配置开机启动 echo '/home/worker/opt/elasticsearch/bin/elasticsearch -d' >> /e tc/rc.local echo 'export PATH=/home/worker/opt/elasticsearch/bin/elasticsearch:$PATH' >> ~/.bash_profile #配置启动关闭脚本 #!/bin/bash start(){ /home/worker/opt/elasticsearch/bin/elasticsearch -d } stop(){ ps -ef|grep elasticsearch|grep -v grep |awk '{print $2}'|xargs kill -9 } restart(){ /home/worker/opt/elasticsearch/bin/elasticsearch -d && ps -ef|grep elasticsearch|grep -v grep |awk '{print $2}'|xargs kill -9 } case $1 in start) echo 'start elasticsearch.' ;; stop) echo 'stop elasticsearch.' ;; restart) echo 'restart elasticsearch.' ;; *) echo $"Usage: $0 {start|stop|restart}" exit 1 esac #优化配置 ES_HEAP_SIZE=2048m MAX_OPEN_FILES=65535
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安装ik分词插件
#创建ik目录,将zip包解压到目录 mkdir /home/worker/soft/ik cd /home/worker/soft/ik unzip ../elasticsearch-analysis-ik-1.7.0.zip #拷贝ik目录到elasticsearch配置文件下 cp -r config/ik /home/worker/opt/elasticsearch/config/ #重启elasticsearch服务 /home/worker/opt/elasticsearch/bin/elasticsearch -d && ps -ef|grep elasticsearch|grep -v grep |awk '{print $2}'|xargs kill -9
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安装Elasticsearch-head
#解压zip包到plugins目录下 cd /home/worker/opt/elasticsearch/plugins unzip /home/worker/soft/elasticsearch-head-master.zip #移动elasticsearch-head-master到head目录下 mv elasticsearch-head-master head #重启elasticsearch服务 /home/worker/opt/elasticsearch/bin/elasticsearch -d && ps -ef|grep elasticsearch|grep -v grep |awk '{print $2}'|xargs kill -9 #测试 http://localhost:9200/_plugin/head/
四. 测试ik分词效果
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创建一个索引,名为index
curl -XPUT http://localhost:9200/index
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为索引index创建mapping
{
"fulltext": {
"_all": {
"analyzer": "ik"
},
"properties": {
"content": {
"type" : "string",
"boost" : 8.0,
"term_vector" : "with_positions_offsets",
"analyzer" : "ik",
"include_in_all" : true
}
}
}
}'
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测试
curl 'http://localhost:9200/index/_analyze?analyzer=ik&pretty=true' -d ' { "text":"世界如此之大" }'
#显示效果 { "tokens" : [ { "token" : "text", "start_offset" : 4, "end_offset" : 8, "type" : "ENGLISH", "position" : 1 }, { "token" : "世界", "start_offset" : 11, "end_offset" : 13, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 }, { "token" : "如此", "start_offset" : 13, "end_offset" : 15, "type" : "CN_WORD", "position" : 3 }, { "token" : "之大", "start_offset" : 15, "end_offset" : 17, "type" : "CN_WORD", "position" : 4 } ] }
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