关键词：
DockerFile构建ElasticSearch镜像安装IK中文分词器插件
为什么要安装IK中文分词器？
ES提供的分词是英文分词，对中文做分词时会拆成单字而不是词语，非常不好，因此索引信息含中文时需要使用中文分词器插件。
一、环境及文件准备
环境准备
- VMWare版本：15.5.5
- 操作系统：CentOS7
- Docker版本：19.03.12
文件准备：
- 拉取ElasticSearch镜像，版本：7.8.0
docker pull elasticsearch:7.8.0 - 下载中文分词器插件，版本：7.8.0
# 在Linux根目录创建docker文件夹并进入文件夹
mkdir /docker
cd /docker
# 下载IK插件文件(如果提示没有wget命令则先执行：`yum install -y wget`,再执行下载命令)
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.8.0/elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip
# 可选项：wget下载过慢可先用浏览器将文件下载到本地再上传到Linux（如果提示没有rz命令则先执行：`yum install -y lrzsz`,再执行上传命令，选择elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip文件）
rz
# 解压(如果提示没有unzip命令则先执行：`yum install -y unzip`，再执行下载命令)
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.8.0.zip -d elasticsearch-analysis-ik
注意：ElasticSearch镜像版本要与IK分词器一致（我使用elasticsearch:7.8.1镜像与elasticsearch-analysis-ik-7.8.0插件，构建镜像后无法使用）
二、构建镜像并启动：
1. 创建DockerFile：进入docker文件夹执行vi DockerFile
FROM elasticsearch:7.8.0
ADD elasticsearch-analysis-ik /usr/share/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik
2. 创建镜像：在docker文件夹路径下执行docker build -f DockerFile -t elasticsearch-ik:7.8.0 .
镜像构建成功：
[root@localhost elasticsearch-ik]# docker build -f DockerFile -t elasticsearch-ik:7.8.0 .
Sending build context to Docker daemon 14.39MB
Step 1/2 : FROM elasticsearch:7.8.0
---> 121454ddad72
Step 2/2 : ADD elasticsearch-analysis-ik /usr/share/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik
---> Using cache
---> 2af03d5426d3
Successfully built 2af03d5426d3
Successfully tagged elasticsearch-ik:7.8.0
3. 创建并启动容器
docker run -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" --name elasticsearch_test elasticsearch-ik:7.8.0
4. 验证ElasticSearch启动成功：curl localhost:9200
显示如下即启动成功：
[root@localhost docker]# curl localhost:9200
"name" : "9f832bbeb44a",
"cluster_name" : "docker-cluster",
"cluster_uuid" : "8GAjHyQEToO6PMl8dDoemQ",
"version" :
"number" : "7.8.0",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "docker",
"build_hash" : "757314695644ea9a1dc2fecd26d1a43856725e65",
"build_date" : "2020-06-14T19:35:50.234439Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.5.1",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
,
"tagline" : "You Know, for Search"
三、测试分词器：
这里使用的是postman
请求url:http://192.168.0.199:9200/_analyze
请求方式：post
在请求体body中请求入参格式：
"analyzer": "chinese",
"text": "今天是个好日子"
参数说明：
analyzer：可填项有：chinese|ik_max_word|ik_smart，其中chinese是ES的默认分词器选项，ik_max_word（最细粒度划分）和ik_smart（最少划分）是ik中文分词器选项
text：要进行分词操作的内容
1. 测试使用默认分词器
"analyzer": "chinese",
"text": "今天是个好日子"
结果：
"tokens": [
"token": "今",
"start_offset": 0,
"end_offset": 1,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 0
,
"token": "天",
"start_offset": 1,
"end_offset": 2,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 1
,
"token": "是",
"start_offset": 2,
"end_offset": 3,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 2
,
"token": "个",
"start_offset": 3,
"end_offset": 4,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 3
,
"token": "好",
"start_offset": 4,
"end_offset": 5,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 4
,
"token": "日",
"start_offset": 5,
"end_offset": 6,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 5
,
"token": "子",
"start_offset": 6,
"end_offset": 7,
"type": "<IDEOGRAPHIC>",
"position": 6
]
2. 测试使用ik分词器ik_smart
"analyzer": "ik_smart",
"text": "今天是个好日子"
结果：
"tokens": [
"token": "今天是",
"start_offset": 0,
"end_offset": 3,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
,
"token": "个",
"start_offset": 3,
"end_offset": 4,
"type": "CN_CHAR",
"position": 1
,
"token": "好日子",
"start_offset": 4,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
]
3. 测试使用ik分词器ik_max_word
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "今天是个好日子"
结果：
"tokens": [
"token": "今天是",
"start_offset": 0,
"end_offset": 3,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
,
"token": "今天",
"start_offset": 0,
"end_offset": 2,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
,
"token": "是",
"start_offset": 2,
"end_offset": 3,
"type": "CN_CHAR",
"position": 2
,
"token": "个",
"start_offset": 3,
"end_offset": 4,
"type": "CN_CHAR",
"position": 3
,
"token": "好日子",
"start_offset": 4,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 4
,
"token": "日子",
"start_offset": 5,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 5
]
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