Skip to main content
 首页 » 编程设计

Elasticsearch 环境搭建

2022年07月19日132zhwl

Elasticsearch 环境搭建

Elasticsearch 是基于lucene实现的搜索引擎,以restful接口和无模式json文档方式提供分布式、多租户全文检索引擎。本文简单介绍elasticsearch学习环境搭建,主要包括elasticsearch和kibana环境搭建,以及中文分词插件的安装。

安装elsticsearch

当前最新版本已经是7.2.0版本,本文采用7.1.1版本,下载地址为https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch-oss,这里选择纯apache2.0协议的oss版本,避免一些功能不能使用。选择相应操作系统的链接,这里下载windows版本,下载文件为elasticsearch-oss-7.1.1-windows-x86_64.zip。

解压至你想要的文件夹,进入bin目录,启动命令为:elasticsearch.bat.
启动成功后,在浏览器中输入地址:localhost:9200,输出如下信息表示已经正常启动:

{ 
  "name" : "PC-20151222PQYO", 
  "cluster_name" : "elasticsearch", 
  "cluster_uuid" : "Q1SudKMLT9KGNyyEDbjVQQ", 
  "version" : { 
    "number" : "7.1.1", 
    "build_flavor" : "oss", 
    "build_type" : "zip", 
    "build_hash" : "7a013de", 
    "build_date" : "2019-05-23T14:04:00.380842Z", 
    "build_snapshot" : false, 
    "lucene_version" : "8.0.0", 
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", 
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" 
  }, 
  "tagline" : "You Know, for Search" 
} 

下面介绍kibana的安装。

安装kibana

kibana是一个开源的可视化和分析工具。kibana可以对存储的数据进行搜索、查看、交互,然后以不同的图表、地图等方式进行展示。elasticsearch提供restful接口,使用kibana的开发工具可以非常方便测试elasticsearch的各种API。

下载与elasticsearch版本一直的kibana-oss版本,地址为:https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#kibana-oss,选择7.1.1版本,选择对应操作系统的版本,本文选择windows版本

下载文件为kibana-oss-7.1.1-windows-x86_64.zip,解压至目标文件夹,进入bin,启动命令为kibana.bat.
启动成功后,在浏览器中输入地址:localhost:5601,正常显示则启动成功。

点击开发工具,即可测试elasticsearch的API.
在这里插入图片描述

安装hanlp分词插件

Elasticsearch 默认对中文分词是按“字”进行分词的,当然不能达到理想的分词搜索要求。这里采用hanlp分词插件,其更新也很及时,安装配置简单。下载地址:https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanlp。按照要求几步配置完毕:

a. 下载对应的release安装包
b. 将相关内容解压至ES_HOME/plugins/analysis-hanlp
c. 将插件中config目录下的文件移动至ES_HOME/config/analysis-hanlp
d. 解压出的data目录为词典目录

下面开始测试是否安装成功。

首先使用默认分词:

GET /_analyze?pretty 
{ 
  "text" : ["elasticsearch学习环境搭建"] 
} 
 

结果为:

{ 
  "tokens" : [ 
    { 
      "token" : "elasticsearch", 
      "start_offset" : 0, 
      "end_offset" : 13, 
      "type" : "<ALPHANUM>", 
      "position" : 0 
    }, 
    { 
      "token" : "学", 
      "start_offset" : 13, 
      "end_offset" : 14, 
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>", 
      "position" : 1 
    }, 
    { 
      "token" : "习", 
      "start_offset" : 14, 
      "end_offset" : 15, 
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>", 
      "position" : 2 
    }, 
    { 
      "token" : "环", 
      "start_offset" : 15, 
      "end_offset" : 16, 
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>", 
      "position" : 3 
    }, 
    { 
      "token" : "境", 
      "start_offset" : 16, 
      "end_offset" : 17, 
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>", 
      "position" : 4 
    }, 
    { 
      "token" : "搭", 
      "start_offset" : 17, 
      "end_offset" : 18, 
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>", 
      "position" : 5 
    }, 
    { 
      "token" : "建", 
      "start_offset" : 18, 
      "end_offset" : 19, 
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>", 
      "position" : 6 
    } 
  ] 
} 
 

使用hanlp插件测试:

GET /_analyze?pretty 
{ 
  "analyzer" : "hanlp", 
  "text" : ["elasticsearch学习环境搭建"] 
} 

返回结果:

{ 
  "tokens" : [ 
    { 
      "token" : "elasticsearch", 
      "start_offset" : 0, 
      "end_offset" : 13, 
      "type" : "nx", 
      "position" : 0 
    }, 
    { 
      "token" : "学习", 
      "start_offset" : 13, 
      "end_offset" : 15, 
      "type" : "v", 
      "position" : 1 
    }, 
    { 
      "token" : "环境", 
      "start_offset" : 15, 
      "end_offset" : 17, 
      "type" : "n", 
      "position" : 2 
    }, 
    { 
      "token" : "搭建", 
      "start_offset" : 17, 
      "end_offset" : 19, 
      "type" : "v", 
      "position" : 3 
    } 
  ] 
} 

两者对比,结果一目了然。

总结

本文介绍了elasticsearch环境搭建,包括kibana及hanlp分词插件的安装。


本文参考链接:https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/93755911
阅读延展