Elasticsearch學習系列一（部署和配置IK分詞器）

女友在高考發表於2022-06-18
Elasticsearch分詞

Elasticsearch簡介

Elasticsearch是什麼？

Elaticsearch簡稱為ES,是一個開源的可擴充套件的分散式的全文檢索引擎，它可以近乎實時的儲存、檢索資料。本身擴充套件性很好，可擴充套件到上百臺伺服器，處理PB級別的資料。ES使用Java開發並使用Lucene作為其核心來實現索引和搜尋的功能，但是它通過簡單的RestfulAPI和javaAPI來隱藏Lucene的複雜性，從而讓全文搜尋變得簡單。

起源：Shay Banon。2004年失業，陪老婆去倫敦學習廚師。失業在家幫老婆寫一個菜譜搜尋引擎。封裝了lucene,做出了開源專案compass。找到工作後，做分散式高效能專案，再封裝compass，寫出了elasticsearch，使得lucene支援分散式。現在是Elasticsearch創始人兼Elastic執行長

Elasticsearch的功能

  • 分散式的搜尋引擎

分散式：Elasticsearch自動將海量資料分散到多臺伺服器上去儲存和檢索

  • 全文檢索

提供模糊搜尋等自動度很高的查詢方式，並進行相關性排名，高亮等功能

  • 資料分析引擎（分組聚合）

電商網站，最近一週膝上型電腦這種商品銷量排名top10的商家有哪些？新聞網站，最近1個月訪問量排名top3的新聞板塊是哪些

  • 對海量資料進行近實時的處理

海量資料的處理：因為是分散式架構，Elasticsearch可以採用大量的伺服器去儲存和檢索資料，自然而然就可以實現海量資料的處理。近實時指的是Elasticsearch可以實現秒級別的資料搜尋和分析

Elasticsearch的特點

  1. 安裝方便：沒有其他依賴，下載後安裝非常方便；只用修改幾個引數就可以搭建起來一個叢集
  2. JSON：輸入/輸出格式為 JSON，意味著不需要定義 Schema，快捷方便
  3. RESTful：基本所有操作 ( 索引、查詢、甚至是配置 ) 都可以通過 HTTP 介面進行
  4. 分散式：節點對外表現對等（每個節點都可以用來做入口）加入節點自動負載均衡
  5. 多租戶：可根據不同的用途分索引，可以同時操作多個索引
  6. 支援超大資料：可以擴充套件到PB級的結構化和非結構化資料海量資料的近實時處理

使用場景

  1. 搜尋類場景

如電商網站、招聘網站、新聞資訊類網站、各種app內的搜尋。

  1. 日誌分析類場景

經典的ELK組合（Elasticsearch/Logstash/Kibana），可以完成日誌收集，日誌儲存，日誌分析查詢介面基本功能，目前該方案的實現很普及，大部分企業日誌分析系統使用了該方案。

  1. 資料預警平臺及資料分析場景

例如電商價格預警，在支援的電商平臺設定價格預警，當優惠的價格低於某個值時，觸發通知訊息，通知使用者購買。資料分析常見的比如分析電商平臺銷售量top 10的品牌，分析部落格系統、頭條網站top10關注度、評論數、訪問量的內容等等。

  1. 商業BI(Business Intelligence)系統

比如大型零售超市，需要分析上一季度使用者消費金額，年齡段，每天各時間段到店人數分佈等資訊，輸出相應的報表資料，並預測下一季度的熱賣商品，根據年齡段定向推薦適宜產品。Elasticsearch執行資料分析和挖掘，Kibana做資料視覺化。

常見案例

  • 維基百科、百度百科：有全文檢索、高亮、搜尋推薦功能
  • stack overflow：有全文檢索，可以根據報錯關鍵資訊，去搜尋解決方法。
  • github：從上千億行程式碼中搜尋你想要的關鍵程式碼和專案。
  • 日誌分析系統：各企業內部搭建的ELK平臺

Elasticsearch VS Solr

  • Lucene

Lucene是Apache基金會維護的一套完全使用Java編寫的資訊搜尋工具包（Jar包），它包含了索引結構、讀寫索引工具、相關性工具、排序等功能，因此在使用Lucene時仍需要我們自己進一步開發搜尋引擎系統，例如資料獲取、解析、分詞等方面的東西。

注意：Lucene只是一個框架，我們需要在Java程式中整合它再使用。而且需要很多的學習才能明白它是如何執行的，熟練運用Lucene非常複雜。

  • Solr

Solr是一個有HTTP介面的基於Lucene的查詢伺服器，是一個搜尋引擎系統，封裝了很多Lucene細節，Solr可以直接利用HTTP GET/POST請求去查詢，維護修改索引

  • Elasticsearch

Elasticsearch也是一個建立在全文搜尋引擎 Apache Lucene基礎上的搜尋引擎。採用的策略是分散式實時檔案儲存，並將每一個欄位都編入索引，使其可以被搜尋。

總結：

  1. Solr和Es都是基於Lucene實現的
  2. Solr利用Zookeeper進行分散式管理，而Es自身帶有分散式協調管理功能
  3. Solr比Es實現更全面，功能更多，而Es本身更注重於核心功能，高階功能多由第三方外掛提供
  4. Solr在傳統的搜尋應用中表現比Es好，而Es在實時搜尋應用方面比Solr好
  5. Solr查詢快，但更新索引時慢，可用於電商等查詢多的應用；而Es建立索引快，更實時
  6. 隨著資料量的增加，Solr的搜尋效率會變得更低，而Es卻沒有明顯變化

安裝部署ES

  1. 下載es,並解壓

https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-3-0

  1. 編輯vim config/elasticsearch.yml，修改下面的4個地方。network.host對應自己機器的ip
node.name: node-1
network.host: 192.168.211.136
#
# Set a custom port for HTTP:
#
http.port: 9200
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
  1. ++按需++修改vim config/jvm.options記憶體設定

可以調整裡面的Xms和Xmx
3. 新增es使用者（es預設root使用者無法啟動）

useradd estest

#修改密碼
passwd estest
  1. 賦予estest使用者一個目錄許可權
chown -R estest /usr/elasticsearch/
  1. 修改/etc/sysctl.conf
#末尾新增
vm.max_map_count=655360

修改完執行sysctl -p，讓其生效

sysctl -p
  1. 修改/etc/security/limits.conf
#末尾新增
*        soft  nofile      65536
*        hard  nofile      65536
*        soft  nproc      4096
*        hard  nproc      4096
  1. 修改/etc/security/limits.d/20-nproc.conf
#末尾新增
*   hard  nproc 4096

重新登入或重啟伺服器使配置生效。

  1. 啟動es
#切換使用者
su estest
#啟動
bin/elasticsearch
  1. 測試

http://192.168.56.115:9200/

測試ok，安裝成功！！！

安裝配置Kibana

什麼是Kibana？

Kibana是一個基於Node.js的Elasticsearch索引庫資料統計工具，可以利用Elasticsearch的聚合功能，生成各種圖表，如柱狀圖、線狀圖、餅圖等。而且還提供了操作Elasticsearch索引資料的控制檯，並且提供了一定的API提示，非常有利於我們學習Elasticsearch的語法。

安裝Kibana

  1. 下載Kibana

https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

root賬戶下操作：

  1. 解壓
  2. 改變kibana目錄許可權、設定訪問許可權
chown -R estest /usr/local/kibana-7.3.0-linux-x86_64
chmod -R 777 /usr/local/kibana-7.3.0-linux-x86_64
  1. 修改配置檔案
server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
# The URLs of the Elasticsearch instances to use for all your queries.
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.211.136:9200"]
  1. 啟動
su estest
bin/kibana

訪問地址： http://192.168.56.115:5601

後續的操作我們可以使用kibana來訪問es：

Es整合IK分詞器

KAnalyzer是一個開源的，基於java語言開發的輕量級的中文分詞工具包。從2006年12月推出1.0版開始，IKAnalyzer已經推出了3個大版本。最初，它是以開源專案Lucene為應用主體的，結合詞典分詞和文法分析演算法的中文分片語件。新版本的IKAnalyzer3.0則發展為面向Java的公用分片語件，獨立於
Lucene專案，同時提供了對Lucene的預設優化實現。

外掛安裝方式

  1. 在es的bin目錄下執行以下命令，es外掛管理器會自動幫我們安裝，然後等待安裝完成。
bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.3.0/elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip

安裝包安裝方式

  1. 下載 https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.3.0/elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip

  2. 在es安裝目錄下的plugins目錄下新建analysis-ik目錄

#新建analysis-ik資料夾
mkdir analysis-ik
#切換至 analysis-ik資料夾下
cd analysis-ik
#上傳資料中的 elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip
#解壓
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.3.3.zip
#解壓完成後刪除zip
rm -rf elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip
  1. 重啟es

測試分詞器

IK分詞器有兩種分詞模式：ik_max_word和ik_smart模式

  • ik_max_word：將文字做最細粒度的拆分
  • ik_smart：將文字做最粗力度的拆分

示例：

POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "南京市長江大橋"
}

得到結果如下：

{
  "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" : "市長",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "長江大橋",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "長江",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "大橋",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    }
  ]
}

擴充套件詞典

分詞結果沒有我們想要的時候，可以自己擴充套件。如：南京市長江大橋，它的語義是南京市市長叫“江大橋”。

  1. 進入到 config/analysis-ik/(外掛命令安裝方式)或plugins/analysis-ik/config(安裝包安裝方式) 目錄下, 新增自定義詞典(檔名隨意)
vim my_ext_dict.dic

內容輸入：江大橋
2. 將我們的自定義擴充套件檔案配置上

vim IKAnalyzer.cfg.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 擴充套件配置</comment>
        <!--使用者可以在這裡配置自己的擴充套件字典 -->
        <entry key="ext_dict">my_ext_dict.dic</entry>
         <!--使用者可以在這裡配置自己的擴充套件停止詞字典-->
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        <!--使用者可以在這裡配置遠端擴充套件字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--使用者可以在這裡配置遠端擴充套件停止詞字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
  1. 配置完後重啟es

停用詞配置同理。

同義詞典使用

同一個東西有不同的詞語來表示。我們搜尋的時候期望輸入"土豆"，能搜出"洋芋",輸入"蕃茄"能搜出"番茄"等等。

Elasticsearch 自帶一個名為 synonym 的同義詞 filter。為了能讓 IK 和 synonym 同時工作，我們需要定義新的analyzer，用IK做tokenizer，synonym做filter。

  1. config/analysis-ik目錄下建立synonym.txt檔案，輸入一些同義詞
蕃茄,番茄
  1. 建立索引時使用同義詞配置
{
    "settings":{
        "analysis":{
            "filter":{
                "word_sync":{
                    "type":"synonym",
                    "synonyms_path":"analysis-ik/synonym.txt"
                }
            },
            "analyzer":{
                "ik_sync_max_word":{
                    "filter":[
                        "word_sync"
                    ],
                    "type":"custom",
                    "tokenizer":"ik_max_word"
                },
                "ik_sync_smart":{
                    "filter":[
                        "word_sync"
                    ],
                    "type":"custom",
                    "tokenizer":"ik_smart"
                }
            }
        }
    },
    "mappings":{
        "properties":{
            "欄位名":{
                "type":"欄位型別",
                "analyzer":"ik_sync_smart",
                "search_analyzer":"ik_sync_smart"
            }
        }
    }
}

以上配置定義了ik_sync_max_word和ik_sync_smart這兩個新的analyzer，對應IK的ik_max_word和ik_smart兩種分詞策略。

  1. 搜尋時指定分詞器ik_sync_max_word或ik_sync_smart即可擁有同義詞功能。

示例如下：

  1. 建索引
PUT /test-synonym
{
    "settings":{
        "analysis":{
            "filter":{
                "word_sync":{
                    "type":"synonym",
                    "synonyms_path":"analysis-ik/synonym.txt"
                }
            },
            "analyzer":{
                "ik_sync_max_word":{
                    "filter":[
                        "word_sync"
                    ],
                    "type":"custom",
                    "tokenizer":"ik_max_word"
                },
                "ik_sync_smart":{
                    "filter":[
                        "word_sync"
                    ],
                    "type":"custom",
                    "tokenizer":"ik_smart"
                }
            }
        }
    },
    "mappings":{
        "properties":{
            "name":{
                "type":"text",
                "analyzer":"ik_sync_smart",
                "search_analyzer":"ik_sync_smart"
            }
        }
    }
}
  1. 插入資料
POST /test-synonym/_doc/1
{
  "name":"我喜歡吃番茄"
}
  1. 搜尋
POST /test-synonym/_search
{
  "query":{
    "match":{
      "name":"蕃茄"
    }
  }
}

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