分词器

使用elasticsearch中文分词器，提升中文搜索与分析能力。

elasticsearch-analysis-ik-1.9.1.tar.gz

Elasticsearch是一款高度可扩展的开源全文搜索引擎，提供了分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，能够快速响应复杂的查询。在处理中文文本时，使用特定的IK分词器非常关键。IK分词器是针对Elasticsearch 2.3.1版本设计的强大中文分词组件，具备智能分析能力和可扩展词库支持。它分为\"smart\"和\"full\"两种模式，适用于不同的分词需求。安装IK插件时，会加载Elasticsearch-analysis-ik-1.9.1.jar到类路径中，确保Elasticsearch能够有效使用IK分词器。此外，依赖的相关库包括httpclient-4.4.1.jar、httpcore-4.4.1.jar、commons-codec-1.9.jar和commons-logging-1.2.jar，它们分别支持网络通信和HTTP请求处理。插件的配置可以通过配置文件plugin-descriptor.properties进行管理。

IK分词器是ELKStack中的一个关键插件，专门用于中文分词。由于中文语法复杂多样，IK分词器解决了这一问题。安装IK分词器需要在每台机器上进行配置，并在完成后重启ES服务。安装步骤包括：1.上传安装包到node01机器的/home/es路径下。2.解压安装包至/export/servers/elasticsearch-6.7.0/plugins/analysis-ik/目录。3.分发安装包至其他机器。4.在每台机器上执行安装命令。配置IK分词器需在ES中进行，步骤为：1.创建名为iktest的索引。2.在iktest索引中创建名为article的类型。3.在article类型中创建名为subject的字段，并指定analyzer为ik_max_word。IK分词器提供ik_max_word和ik_smart两种分词模式，分别适用于细粒度和粗粒度拆分。查看分词效果可使用_analyze API。插入测试数据可使用bulk API。

Elasticsearch（简称ES）在日志收集和数据分析中扮演重要角色，作为强大的全文搜索引擎，它允许用户通过简单的API进行数据索引、搜索、分析和可视化。为了更好地处理中文等复杂语言，安装适合的分词器插件至关重要。详细介绍了如何为Elasticsearch 7.10版本安装\"elasticsearch-analysis-ik\"分词器插件。IK分词器是专为中文处理设计的开源插件，支持自定义扩展词典，适用于全文检索和日志分析。安装步骤包括下载插件并将其移动到Elasticsearch安装目录下的plugins文件夹，然后配置相应权限和更新配置文件。

jieba分词器，提供关键词提取功能，兼容Java和Scala编程语言。

提供elasticsearch6.2.3版本, IK分词器6.2.3版本和elasticsearch-head 6.2.33版本的安装包, 三者相互兼容, 可直接用于开发。

提供百度中文分词、jieba分词等分词工具使用的自定义词典。

轻松上手的高效关键词分析工具，支持上万关键词的快速分词，操作简便，仅需启用宏即可使用。特别适合竞价和SEO关键词的处理需求。

利用Java语言和Spark框架，通过三种方式对中文进行分词、统计和排序，帮助你轻松找出文中最常用的词汇，并通过实例学习大数据开发。