Elasticsearch 中文分词器 IK 的安装与使用

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ES默认对英文文本的分词器支持较好，但和lucene一样，如果需要对中文进行全文检索，那么需要使用中文分词器，同lucene一样，在使用中文全文检索前，需要集成IK分词器。

那么我们接下来就来安装IK分词器，以实现中文的分词

1. 将安装包上传到node01机器的/home/es路径下

安装包 CSDN 地址

2. 将ik分词器的插件，解压到对应路径下

cd /opt/bigdata/soft
mkdir -p /opt/bigdata/install/elasticsearch-6.7.0/plugins/analysis-ik
unzip elasticsearch-analysis-ik-6.7.0.zip  -d /opt/bigdata/install/elasticsearch-6.7.0/plugins/analysis-ik/

3. 将安装包分发到其他机器上，node01机器执行以下命令进行安装包的分发

cd /opt/bigdata/install/elasticsearch-6.7.0/plugins 
scp -r analysis-ik/ node02:$PWD 
scp -r analysis-ik/ node03:$PWD

4. 三台机器都配置完成，配置完成之后，需要重启服务。

三台机器执行以下命令停止es服务并重启es服务

ps -ef|grep elasticsearch | grep bootstrap | awk '{print $2}' |xargs kill -9
nohup /opt/bigdata/install/elasticsearch-6.7.0/bin/elasticsearch 2>&1 &

delete iktest
PUT /iktest?pretty
{
    "settings" : {
        "analysis" : {
            "analyzer" : {
                "ik" : {
                    "tokenizer" : "ik_max_word"
                }
            }
        }
    },
    "mappings" : {
        "article" : {
            "dynamic" : true,
            "properties" : {
                "subject" : {
                    "type" : "text",
                    "analyzer" : "ik_max_word"
                }
            }
        }
    }
}

说明：在创建索引库的时候，我们指定分词方式为ik_max_word，会对我们的中文进行最细粒度的切分

在kibana当中执行以下查询，并验证分词效果

  GET _analyze?pretty
  {
    "analyzer": "ik_max_word",
    "text": "拜登是美国总统"
  }

POST /iktest/article/_bulk?pretty
{ "index" : { "_id" : "1" } }
{"subject" : "＂闺蜜＂崔顺实被韩检方传唤 韩总统府促彻查真相" }
{ "index" : { "_id" : "2" } }
{"subject" : "韩举行＂护国训练＂ 青瓦台:决不许国家安全出问题" }
{ "index" : { "_id" : "3" } }
{"subject" : "媒体称FBI已经取得搜查令 检视希拉里电邮" }
{ "index" : { "_id" : "4" } }
{"subject" : "村上春树获安徒生奖 演讲中谈及欧洲排外问题" }
{ "index" : { "_id" : "5" } }
{"subject" : "希拉里团队炮轰FBI 参院民主党领袖批其”违法”" }

查看分词器

对"希拉里和韩国"进行分词查询

ikmaxword分词后的效果：希|拉|里|希拉里|和|韩国

POST /iktest/article/_search?pretty
{
    "query" : { "match" : { "subject" : "希拉里和韩国" }},
    "highlight" : {
        "pre_tags" : [""],
        "post_tags" : [""],
        "fields" : {
            "subject" : {}
        }
    }
}

查看分词效果

  GET _analyze?pretty
  {
    "analyzer": "ik_max_word",
    "text": "小老弟，你怎么肥事，老铁你来了！！！"
  }

我们会发现，随着时间的推移和发展，有些网络热词我们并不能进行分词，因为网络热词并没有定义在我们的词库里面，这就需要我们经常能够实时的更新我们的网络热词，我们可以通过tomcat来实现远程词库来解决这个问题。

使用hadoop用户来进行配置tomcat，此处我们将tomcat装在node03机器上面即可，将我们的tomcat安装包上传到node03服务器的/opt/bigdata/soft路径下，然后进行解压

cd /opt/bigdata/soft/
tar -zxf apache-tomcat-8.5.34.tar.gz -C /opt/bigdata/install/

tomcat当中添加配置hot.dic

cd /opt/bigdata/install/apache-tomcat-8.5.34/webapps/ROOT
vi hot.dic 

老铁
肥事

启动tomcat

cd /opt/bigdata/install/apache-tomcat-8.5.34/
bin/startup.sh

浏览器访问以验证tomcat是否安装成功

wget http://node03:8080/hot.dic

如果能够访问到，则证明tomcat安装成功

三台机器都要修改es的配置文件（使用es用户来进行修改即可）
第一台机器node01修改es的配置

cd /opt/bigdata/install/elasticsearch-6.7.0/plugins/analysis-ik/config
vim IKAnalyzer.cfg.xml

        IK Analyzer 扩展配置
        
        
         
        
        
        http://node03:8080/hot.dic
        
        

修改完成之后拷贝到node02与node03机器上面去
node01执行以下命令进行拷贝

cd /opt/bigdata/install/elasticsearch-6.7.0/plugins/analysis-ik/config 
scp IKAnalyzer.cfg.xml  node02:$PWD 
scp IKAnalyzer.cfg.xml  node03:$PWD 

三台机器重新启动es服务，三台机器先使用kill -9杀死es的服务，然后再执行以下命令进行重启

ps -ef|grep elasticsearch | grep bootstrap | awk '{print $2}' |xargs kill -9
nohup /opt/bigdata/install/elasticsearch-6.7.0/bin/elasticsearch 2>&1 &

在kibana当中执行以下命令，查看我们的分词过程

  GET _analyze?pretty
  {
    "analyzer": "ik_max_word",
    "text": "小老弟，你怎么肥事，老铁你来了"
  }