接上篇《4、Elasticsearch的安装》
上一篇我们进行了Elasticsearch以及Kibana的环境准备及软件安装，本篇我们安装最后一个支持软件IK分词器。
一、IK分词器概念
我们再来回顾一下上一张IK分词器的概念：
IK分词器（IK Analyzer）是一款开源的中文分词工具，支持智能分词、细粒度分词等多种分词模式。它基于词典的分词算法，结合了最大匹配法和逆向最大匹配法，能够在保证分词准确性的同时，保持较高的分词速度。IK分词器的主要作用是将中文文本切分为有意义的词项，为后续的文本分析、信息检索、机器学习等任务提供基础数据。其优势在于高效性、灵活性和多种分词模式，适用于不同的应用场景。
Elasticsearch、Kibana和IK分词器在数据处理和搜索分析领域各自扮演着重要的角色。Elasticsearch负责存储、搜索和分析数据；Kibana负责数据的可视化和管理；而IK分词器则专注于中文文本的分词处理，为Elasticsearch等搜索引擎提供准确的分词结果。
二、安装IK分词器插件
1、在线安装IK插件（较慢）
我们可以从github上安装开源的ik分词器插件，分为以下几步：
# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch但是这种受制于外网的网速原因，安装的时间比较长。我们推荐离线安装。
2、离线安装ik插件（推荐）
（1）查看数据卷目录
安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:
docker volume inspect es-plugins显示结果：
说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录中。
（2）解压缩分词器安装包
下面我们需要把之前下载的安装包中的ik分词器解压缩（https://download.csdn.net/download/booguojieji/85329645），重命名为ik：
注：zip如果直接在linux中解压的话，需要提前安装unzip命令（sudo yum install unzip）。
解压完毕后，可以看到具体的IK分词器安装包中的内容：
（3）将ik文件夹上传到es容器的插件数据卷中
从解压后的ik文件夹所在的目录，复制该文件夹到/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data目录下，也就是刚刚查到es容器的plugins目录：
sudo cp -rp /home/ik /var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data/
注：想要将/home/ik文件夹完整地复制到/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data目录下，需要使用cp命令结合-r（递归复制整个目录树）和-p（保留文件的属性，如时间戳、权限等）选项。
（4）重启容器
使用docker restart es重启es的容器，使其可以重新加载plugins目录，然后使用docker logs -f es查看启动日志：
# 4、重启容器
docker restart es
# 查看es日志
docker logs -f es日志中我们如果看到“loaded plugin [analysis-ik]”字样，证明我们的ik分词器插件已经在es中安装成功：
（5）测试
IK分词器包含两种模式：
ik_smart：最少切分
ik_max_word：最细切分GET /_analyze
{"analyzer": "ik_max_word","text": "星巴克的美式咖啡太好喝了"
}这段语法是用于在Elasticsearch中使用IK分词器对文本进行分析的HTTP GET请求。下面是对各个部分的解释：
1）HTTP方法：GET
这里使用的是HTTP的GET方法，用于从服务器请求数据。在这个上下文中，它不是用来获取存储的数据，而是用来触发一个分析操作。
2）URL：/_analyze
URL指向Elasticsearch的_analyze端点。这个端点允许你对文本进行分析，查看它是如何被分词器分割成词条的。
3）请求体（Body）：
请求体包含了要执行的分析操作的详细参数。
●"analyzer": "ik_max_word"：
这里指定了要使用的分词器是ik_max_word。IK分词器是Elasticsearch的一个中文分词插件，提供了ik_smart和ik_max_word两种分词模式。ik_max_word会将文本做最细粒度的拆分，适合用于索引建立时做尽可能多的匹配。
●"text": "星巴克的美式咖啡太好喝了"：
这里是要被分析的文本。在这个例子中，文本是中文和英文的混合，包含了“星巴克”、“美式”、“咖啡”和“太好喝了”这些词汇。
当这个请求被发送到Elasticsearch时，它会使用ik_max_word分词器对指定的文本进行分析，并返回分析的结果。结果通常包括分词后的词条列表，以及每个词条对应的起始和结束位置等信息（尽管这些信息可能不是所有情况下都会返回，具体取决于Elasticsearch的配置和请求的参数）。
我们打开Kibana，在右上角点击“Dev Tools”，进入开发工具的调试界面，输入上述指令，查看结果：
可以发现我们用最细切分将测试语句，拆分成了一个一个的词语。
三、扩展词词典
随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“葛优躺” 等。
所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。
1、打开IK分词器config目录
2、配置IKAnalyzer.cfg.xml文件
在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加（vim IKAnalyzer.cfg.xml）
主要是在<entry key="ext_dict">ext.dic</entry>中添加一个“ext.dic”。
然后新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改：
3、重启elasticsearch
docker restart es
# 查看 日志
docker logs -f es看到下面的语句，证明我们已经成功加载ext.dic配置文件：
4、测试效果
四、停用词词典
在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。
IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。
1、配置IKAnalyzer.cfg.xml文件
IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加扩展停止词字典：
主要是在<entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>中添加一个“stopword.dic”。
然后新建一个stopword.dic，在stopword.dic添加停用词：
2、重启elasticsearch
# 重启服务
docker restart es
docker restart kibana
# 查看 日志
docker logs -f es日志中已经成功加载stopword.dic配置文件:
3、测试效果
至此，关于IK分词器的安装就讲解完毕了。下一篇我们来学习索引库的操作。
参考：《黑马Elasticsearch全套教程》
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