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ElasticSearch安装与启动
【服务端安装】
1.1、下载ES压缩包
目前ElasticSearch最新的版本是7.6.2（截止2020.4.1），我们选择6.8.1版本，建议使用JDK1.8及以上。
ElasticSearch分为Linux和Window版本，基于我们主要学习的是ElasticSearch的Java客户端的使用，所以我们课程中使用的是安装较为简便的Window版本，项目上线后，公司的运维人员会安装Linux版的ES供我们连接使用。
ElasticSearch的官方地址：https://www.elastic.co/cn/
下载6.8.1：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch
1.2、安装ES服务（Window版）
Window版的ElasticSearch的安装很简单，解压开即安装完毕，解压后的ElasticSearch的目录结构如下：
1.3、启动ES服务
点击ElasticSearch下的bin目录下的elasticsearch.bat启动，控制台显示的日志信息如下：
注意：9300是TCP通讯端口，集群间和TCP Client都执行该端口，9200是http协议的RESTful接口 。
通过浏览器访问ElasticSearch服务器，看到如下返回的json信息，代表服务启动成功：
注意事项一：
ElasticSearch是使用java开发的，且本版本的ES需要JDK版本要是1.8以上，所以安装ElasticSearch之前保证JDK1.8+安装完毕，并正确的配置好JDK环境变量，否则启动ElasticSearch失败。
注意事项二：
出现闪退，通过路径访问发现“空间不足”
修改jvm.options文件的22行23行，把2改成1，让Elasticsearch启动的时候占用1个G的内存。
-Xmx512m：设置JVM最大可用内存为512M。
-Xms512m：设置JVM初始内存为512m。此值可以设置与-Xmx相同，以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。
【客户端安装】
2.1、安装Kibana
1. 什么是Kibana
https://www.elastic.co/cn/products/kibana
Kibana是ElasticSearch的数据可视化和实时分析的工具，利用ElasticSearch的聚合功能，生成各种图表，如柱形图，线状图，饼图等。
2. 下载地址
https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#kibana
3. 安装配置
kibana-6.8.1-windows-x86_64.zip解压即安装成功
进入安装目录下的config目录的kibana.yml文件
Kibana默认端口：5601
Kibana连接elasticsearch服务器的地址：elasticsearch.url: [“http://localhost:9200”]
修改kibana配置支持中文：i18n.locale: “zh-CN”
4. 运行访问
执行kibana-6.8.1-windows-x86_64\bin\kibana.bat
5. 发现kibana的监听端口是5601
我们访问：http://127.0.0.1:5601
2.2、安装Postman
Postman中文版是Postman这款强大网页调试工具的windows客户端，提供功能强大的Web API 和 HTTP 请求调试。软件功能强大，界面简洁明晰、操作方便快捷，设计得很人性化。Postman中文版能够发送任何类型的HTTP 请求 (GET, HEAD, POST, PUT…)，不仅能够表单提交，且可以附带任意类型请求体。
Postman官网：https://www.getpostman.com
安装：6.6.1版本
2.3、IK 分词器和ElasticSearch集成使用
1. IK分词器简介
IKAnalyzer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3个大版本。最初，它是以开源项目Lucene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。新版本的IKAnalyzer3.0则发展为面向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。
IK分词器3.0的特性如下：
1）采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，具有60万字/秒的高速处理能力。
2）采用了多子处理器分析模式，支持：英文字母（IP地址、Email、URL）、数字（日期，常用中文数量词，罗马数字，科学计数法），中文词汇（姓名、地名处理）等分词处理。
3）对中英联合支持不是很好,在这方面的处理比较麻烦.需再做一次查询，同时是支持个人词条的优化的词典存储，更小的内存占用。
4）支持用户词典扩展定义。
5）针对Lucene全文检索优化的查询分析器IKQueryParser；采用歧义分析算法优化查询关键字的搜索排列组合，能极大的提高Lucene检索的命中率。
2. IK分词器的安装
1) 下载：
GitHub仓库地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
2) 解压安装IK插件
直接解压到plugins\ik\目录下，注意目录结构，解压后的zip不要放在plugins目录下，删除掉
3) 重新启动ElasticSearch之后，看到如下日志代表安装成功
4) 测试
在kibana中测试：
IK分词器有两种分词模式：ik_max_word和ik_smart模式。
ik_max_word：会将文本做最细粒度的拆分
ik_smart：会做最粗粒度的拆分，智能拆分
GET _analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": ["我是中国人"]
}
请求方式：GET
请求url：http://127.0.0.1:9200/_analyze
请求体：
{"analyzer": "ik_max_word","text": ["我是中国人"]
}
最细粒度的拆分结果：
5) 在postman中测试
