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java环境是elasticsearch安装必须的
yum install java-1.8.0-openjdk
其实es的安装非常简单了
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearchcd /tmpwget https://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.7.1.tar.gztar -xf elasticsearch-1.7.1.tar.gzmv /tmp/elasticsearch-1.7.1 /usr/local/ln -s /usr/local/elasticsearch-1.7.1 /usr/local/elasticsearch
head插件让我们能更简单管理elasticsearch
cd /usr/local/elasticsearch./bin/plugin --install mobz/elasticsearch-head
访问 可以访问
去rtf项目中获取对应插件，建议别去自己找plugin下，medcl大已经为我们准备好了一切
cd /tmpwget https://github.com/medcl/elasticsearch-rtf/archive/master.zipunzip elasticsearch-rtf-master.zipcd elasticsearch-rtf-mastercp -rf config/ik /usr/local/elasticsearch/config/cp -rf plugins/analysis-ik /usr/local/elasticsearch/plugins/vim /usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml增加：index: analysis: analyzer: ik: alias: [ik_analyzer] type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider ik_max_word: type: ik use_smart: false ik_smart: type: ik use_smart: true
近义词组件已经是elasticsearch自带的了，所以不需要额外安装插件，但是想要让近义词和IK一起使用，就需要配置自己的分析器了。
首先创建近义词文档
在config目录下
mkdir analysisvim analysis/synonym.txt编辑：i-pod, i pod, i pad => ipod,sea biscuit, sea biscit => seabiscuit,中文,汉语,汉字
这里可以看到近义词的写法有两种：
a,b => ca,b,c
第一种在分词的时候，a,b都会解析成为c，然后把c存入索引中
第二种在分词的时候，有a的地方，都会解析成a,b,c，把a,b,c存入索引中 第一种方法相比之下有个主词，比较省索引。配置elasticsearch.yml中的自定义索引，和前面的ik结合，可以这么设置：
index: analysis: analyzer: ik: alias: [ik_analyzer] type: org.elasticsearch.index.analysis.IkAnalyzerProvider ik_max_word: type: ik use_smart: false ik_smart: type: ik use_smart: true my_synonyms: tokenizer: standard ik_syno: type: custom tokenizer: ik filter: [my_synonym_filter] ik_syno_smart: type: custom tokenizer: ik filter: [my_synonym_filter] use_smart: true filter: my_synonym_filter: type: synonym synonyms_path: analysis/synonym.txt
上面的配置文件创建了一个filter： my_synonym_filter, 然后创建了两个自定义analyzer: ik_syno和ik_syno_smart
bin/elasticsearch
按照上面的配置，我们使用一个具体的句子进行测试：
120.55.72.158:9700/elasticsearchtest2
{ "index" : { "analysis" : { "analyzer" : { "ik_syno" : { "tokenizer" : "ik", "filter" : ["my_synonym_filter"] } } } } }curl -XPOST "192.168.33.10:9200/elasticsearchtest/_analyze?analyzer=ik_syno" -d 'we are eng man i pad 汉语文字'
返回json结构：
{ "tokens": [ { "token": "we", "start_offset": 0, "end_offset": 2, "type": "ENGLISH", "position": 1 }, { "token": "eng", "start_offset": 7, "end_offset": 10, "type": "ENGLISH", "position": 2 }, { "token": "man", "start_offset": 11, "end_offset": 14, "type": "ENGLISH", "position": 3 }, { "token": "ipod", "start_offset": 15, "end_offset": 20, "type": "SYNONYM", "position": 4 }, { "token": "中文", "start_offset": 21, "end_offset": 23, "type": "SYNONYM", "position": 5 }, { "token": "汉语", "start_offset": 21, "end_offset": 23, "type": "SYNONYM", "position": 5 }, { "token": "汉字", "start_offset": 21, "end_offset": 23, "type": "SYNONYM", "position": 5 }, { "token": "文字", "start_offset": 23, "end_offset": 25, "type": "CN_WORD", "position": 6 } ]} 这里就可以看到我们之前配置的东西都成功了：
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