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gg修改器改评分要root吗_gg修改器一定要root吗
  • gg修改器改评分要root吗_gg修改器一定要root吗

  • 大小:17.25MB日期:2024-6-19 08:19:59
  • 语言:简体中文系统:Android
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各位游戏大佬大家好,今天小编为大家分享关于gg修改器改评分要root吗_gg修改器一定要root吗的内容,轻松修改游戏数据,赶快来一起来看看吧。

1.6 Kibana 的用途是什么?

Kibana 是一款适用于 Elasticsearch 的数据可视化和管理工具,可以提供实时的直方图、线性图等。

1.7 为什么使用 Elasticsearch

  • ES 很快,近实时的搜索平台。
  • ES 具有分布式的本质特质。
  • ES 包含一系列广泛的功能,比如数据汇总和索引生命周期管理。

官方文档:https://www.elastic./what-is/elasticsearch

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二、ES 基本概念

2.1 Index ( 索引 )

动词:相当于 Mysql 中的 insert

名词:相当于 Mysql 中的 database

与 mysql 的对比

序号MysqlElasticsearch1Mysql 服务ES 集群服务2数据库 Database索引 Index3表 Table类型 Type4记录 Records ( 一行行记录 )文档 Document ( JSON 格式 )

2.2 倒排索引

假如数据库有如下电影记录:

1-大话西游

2-大话西游外传

3-解析大话西游

4-西游降魔外传

5-梦幻西游独家解析

分词:将整句分拆为单词

序号保存到 ES 的词对应的电影记录序号A西游1,2, 3,4, 5B大话1,2, 3C外传2,4, 5D解析3,5E降魔4F梦幻5G独家5

检索:独家大话西游

将 独家大话西游 解析拆分成 独家、大话、西游

ES 中 A、B、G 记录 都有这三个词的其中一种, 所以 1,2, 3,4, 5 号记录都有相关的词被命中。

1 号记录命中 2 次, A、B 中都有 ( 命中 2 次 ) ,而且 1 号记录有 2 个词,相关性得分:2 次/2 个词=1

2 号记录命中 2 个词 A、B 中的都有 ( 命中 2 次 ) ,而且 2 号记录有 2 个词,相关性得分:2 次/3 个词= 0.67

3 号记录命中 2 个词 A、B 中的都有 ( 命中 2 次 ) ,而且 3 号记录有 2 个词,相关性得分:2 次/3 个词= 0.67

4 号记录命中 2 个词 A 中有 ( 命中 1 次 ) ,而且 4 号记录有 2 个词,相关性得分:1 次/3 个词= 0.33

5 号记录命中 2 个词 A 中有 ( 命中 2 次 ) ,而且 4 号记录有 4 个词,相关性得分:2 次/4 个词= 0.5

所以检索出来的记录顺序如下:

​ 1-大话西游 ( 相关性得分:1 )

​ 2-大话西游外传 ( 想关性得分:0.67 )

​ 3-解析大话西游 ( 想关性得分:0.67 )

​ 5-梦幻西游独家解析 ( 想关性得分:0.5 )

​ 4-西游降魔 ( 想关性得分:0.33 )

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三、Docker 搭建环境

3.1. 搭建 Elasticsearch 环境

搭建虚拟机环境和安装 docker 可以参照之前写的文档:

  • [01. 快速搭建 Linux 环境-运维必备] ( http://www.jayh.club/#/05. 安装部署篇/01. 环境搭建篇 )
  • [02. 配置虚拟机网络] ( http://www.jayh.club/#/05. 安装部署篇/02. 配置虚拟机网络 )
  • [03. 安装 Docker] ( http://www.jayh.club/#/05. 安装部署篇/03. 安装 docker )

1 ) 下载镜像文件

docker pull elasticsearch:7.4.2

2 ) 创建实例

  • 映射配置文件

配置映射文件夹
mkdir -p /mydata/elasticsearch/config

配置映射文件夹
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data

设置文件夹权限任何用户可读可写
chmod 777 /mydata/elasticsearch -R

配置 http.host
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

  • 启动 elasticsearch 容器

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300
-e "discovery.type"="single-node"
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx128m"
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
-d elasticsearch:7.4.2

  • 访问 elasticsearch 服务

访问:http://192.168.56.10:9200

返回的 reponse

{
"name" : "8448ec5f3312",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "xC72O3nKSjWavYZ-EPt9Gw",
"version" : {
"number" : "7.4.2",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "docker",
"build_hash" : "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96",
"build_date" : "2019-10-28T20:40:44.881551Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.2.0",
"minimum_patibility_version" : "6.8.0",
"minimum_patibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}

访问:http://192.168.56.10:9200/_cat 访问节点信息

127.0.0.1 62 90 0 0.06 0.10 0.05 dilm * 8448ec5f3312

3.2. 搭建 Kibana 环境

docker pull kibana:7.4.2

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.56.10:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.4.2

访问 kibana: http://192.168.56.10:5601/

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四、初阶检索玩法

4.1._cat 用法

GET /_cat/nodes: 查看所有节点
GET /_cat/health: 查看 es 健康状况
GET /_cat/master: 查看主节点
GET /_cat/indices: 查看所有索引

查询汇总:
/_cat/allocation
/_cat/shards
/_cat/shards/{index}
/_cat/master
/_cat/nodes
/_cat/tasks
/_cat/indices
/_cat/indices/{index}
/_cat/segments
/_cat/segments/{index}
/_cat/count
/_cat/count/{index}
/_cat/recovery
/_cat/recovery/{index}
/_cat/health
/_cat/pending_tasks
/_cat/aliases
/_cat/aliases/{alias}
/_cat/thread_pool
/_cat/thread_pool/{thread_pools}
/_cat/plugins
/_cat/fielddata
/_cat/fielddata/{fields}
/_cat/nodeattrs
/_cat/repositories
/_cat/snapshots/{repository}
/_cat/templates

4.2. 索引一个文档 ( 保存 )

例子:在 customer 索引下的 external 类型下保存标识为 1 的数据。

  • 使用 Kibana 的 Dev Tools 来创建

PUT member/external/1

{
"name":"jay huang"
}

Reponse:

{
"_index": "member", //在哪个索引
"_type": "external",//在那个类型
"_id": "2",//记录 id
"_version": 7,//版本号
"result": "updated",//操作类型
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 9,
"_primary_term": 1
}

  • 也可以通过 Postman 工具发送请求来创建记录。

注意:

PUT 和 POST 都可以创建记录。

POST:如果不指定 id,自动生成 id。如果指定 id,则修改这条记录,并新增版本号。

PUT:必须指定 id,如果没有这条记录,则新增,如果有,则更新。

4.3 查询文档

请求:http://192.168.56.10:9200/member/external/2

Reposne:
{
"_index": "member", //在哪个索引
"_type": "external", //在那个类型
"_id": "2", //记录 id
"_version": 7, //版本号
"_seq_no": 9, //并发控制字段,每次更新就会+1,用来做乐观锁
"_primary_term": 1, //同上,主分片重新分配,如重启,就会变化
"found": true,
"_source": { //真正的内容
"name": "jay huang"
}
}

_seq_no 用作乐观锁

每次更新完数据后,_seq_no 就会+1,所以可以用作并发控制。

当更新记录时,如果_seq_no 与预设的值不一致,则表示记录已经被至少更新了一次,不允许本次更新。

用法如下:

请求更新记录 2: http://192.168.56.10:9200/member/external/2?if_seq_no=9&&if_primary_term=1
返回结果:
{
"_index": "member",
"_type": "external",
"_id": "2",
"_version": 9,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 11,
"_primary_term": 1
}

_seq_no 等于 10,且_primary_term=1 时更新数据,执行一次请求后,再执行上面的请求则会报错:版本冲突

{
"error": {
"root_cause": [
{
"type": "version_conflict_engine_exception",
"reason": "[2]: version conflict, required seqNo [10], primary term [1]. current document has seqNo [11] and primary term [1]",
"index_uuid": "CX6uwPBKRByWpuym9rMuxQ",
"shard": "0",
"index": "member"
}
],
"type": "version_conflict_engine_exception",
"reason": "[2]: version conflict, required seqNo [10], primary term [1]. current document has seqNo [11] and primary term [1]",
"index_uuid": "CX6uwPBKRByWpuym9rMuxQ",
"shard": "0",
"index": "member"
},
"status": 409
}

4.4 更新文档

  • 用法

POST 带 _update 的更新操作,如果原数据没有变化,则 repsonse 中的 result 返回 noop ( 没有任何操作 ) ,version 也不会变化。

请求体中需要用 doc 将请求数据包装起来。

POST 请求:http://192.168.56.10:9200/member/external/2/_update
{
"doc":{
"name":"jay huang"
}
}
响应:
{
"_index": "member",
"_type": "external",
"_id": "2",
"_version": 12,
"result": "noop",
"_shards": {
"total": 0,
"successful": 0,
"failed": 0
},
"_seq_no": 14,
"_primary_term": 1
}

使用场景:对于大并发更新,建议不带 _update。对于大并发查询,少量更新的场景,可以带_update,进行对比更新。

  • 更新时增加属性

请求体重增加 age 属性

http://192.168.56.10:9200/member/external/2/_update
request:
{
"doc":{
"name":"jay huang",
"age": 18
}
}
response:
{
"_index": "member",
"_type": "external",
"_id": "2",
"_version": 13,
"result": "updated",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 15,
"_primary_term": 1
}

4.5 删除文档和索引

  • 删除文档

DELETE 请求:http://192.168.56.10:9200/member/external/2
response:
{
"_index": "member",
"_type": "external",
"_id": "2",
"_version": 2,
"result": "deleted",
"_shards": {
"total": 2,
"successful": 1,
"failed": 0
},
"_seq_no": 1,
"_primary_term": 1
}

  • 删除索引

DELETE 请求:http://192.168.56.10:9200/member
repsonse:
{
"acknowledged": true
}

  • 没有删除类型的功能

4.6 批量导入数据

使用 kinaba 的 dev tools 工具,输入以下语句

POST /member/external/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"name":"Jay Huang"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"name":"Jackson Huang"}

执行结果如下图所示:

  • 拷贝官方样本数据

https://raw./elastic/elasticsearch/master/docs/src/test/resources/accounts.json

  • 在 kibana 中执行脚本

POST /bank/account/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"account_number":1,"balance":39225,"firstname":"Amber","lastname":"Duke","age":32,"gender":"M","address":"880 Holmes Lane","employer":"Pyrami","email":"amberduke@","city":"Brogan","state":"IL"}
{"index":{"_id":"6"}}
......

  • 查看所有索引

可以从返回结果中看到 bank 索引有 1000 条数据,占用了 440.2kb 存储空间。

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五、高阶检索玩法

5.1 两种查询方式

5.1.1 URL 后接参数

GET bank/_search?q=*&sort=account_number: asc

“`/_search?q=*&sort=account_number: asc`

查询出所有数据,共 1000 条数据,耗时 1ms,只展示 10 条数据 ( ES 分页 )

属性值说明:

took – ES 执行搜索的时间 ( 毫秒 )
timed_out – ES 是否超时
_shards – 有多少个分片被搜索了,以及统计了成功/失败/跳过的搜索的分片
max_score – 最高得分
hits.total.value - 命中多少条记录
hits.sort - 结果的排序 key 键,没有则按 score 排序
hits._score - 相关性得分
参考文档:
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/getting-started-search.html

5.1.2 URL 加请求体进行检索 ( QueryDSL )

请求体中写查询条件

语法:

GET bank/_search
{
"query":{"match_all": {}},
"sort": [
{"account_number": "asc" }
]
}

示例:查询出所有,先按照 accout_number 升序排序,再按照 balance 降序排序

5.2 详解 QueryDSL 查询

DSL: Domain Specific Language

5.2.1 全部匹配 match_all

示例:查询所有记录,按照 balance 降序排序,只返回第 11 条记录到第 20 条记录,只显示 balance 和 firstname 字段。

GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": [
{
"balance": {
"order": "desc"
}
}
],
"from": 10,
"size": 10,
"_source": ["balance", "firstname"]
}

5.2.2 匹配查询 match

  • 基本类型 ( 非字符串 ) ,精确匹配

GET bank/_search
{
"query": {
"match": {"account_number": "30"}
}
}

  • 字符串,全文检索

GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill road"
}
}
}

全文检索按照评分进行排序,会对检索条件进行分词匹配。

查询 address 中包含 mill 或者 road 或者 mill road 的所有记录,并给出相关性得分。

查到了 32 条记录,最高的一条记录是 Address = “990 Mill Road”,得分:8.926605. Address=”198 Mill Lane” 评分 5.4032025,只匹配到了 Mill 单词。

5.2.3 短语匹配 match_phase

将需要匹配的值当成一个整体单词 ( 不分词 ) 进行检索

GET bank/_search
{
"query": {
"match_phrase": {
"address": "mill road"
}
}
}

查出 address 中包含 mill road 的所有记录,并给出相关性得分

5.2.4 多字段匹配 multi_match

GET bank/_search
{
"query": {
"multi_match": {
"query": "mill land",
"fields": [
"state",
"address"
]
}
}
}

multi_match 中的 query 也会进行分词。

查询 state 包含 mill 或 land 或者 address 包含 mill 或 land 的记录。

5.2.5 复合查询 bool

复合语句可以合并任何其他查询语句,包括复合语句。复合语句之间可以相互嵌套,可以表达复杂的逻辑。

搭配使用 must,must_not,should

must: 必须达到 must 指定的条件。 ( 影响相关性得分 )

must_not: 必须不满足 must_not 的条件。 ( 不影响相关性得分 )

should: 如果满足 should 条件,则可以提高得分。如果不满足,也可以查询出记录。 ( 影响相关性得分 )

示例:查询出地址包含 mill,且性别为 M,年龄不等于 28 的记录,且优先展示 firstname 包含 Winnie 的记录。

GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{
"match": {
"address": "mill"
}
},
{
"match": {
"gender": "M"
}
}
],
"must_not": [
{
"match": {
"age": "28"
}
}
],
"should": [
{
"match": {
"firstname": "Winnie"
}
}
]
}
}
}

5.2.6 filter 过滤

不影响相关性得分,查询出满足 filter 条件的记录。

在 bool 中使用。

GET bank/_search
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{
"range": {
"age": {
"gte":18,
"lte":40
}
}
}
]
}
}
}

5.2.7 term 查询

匹配某个属性的值。

全文检索字段用 match,其他非 text 字段匹配用 term

keyword:文本精确匹配 ( 全部匹配 )

match_phase:文本短语匹配

非 text 字段精确匹配
GET bank/_search
{
"query": {
"term": {
"age": "20"
}
}
}

5.2.8 aggregations 聚合

聚合:从数据中分组和提取数据。类似于 SQL GROUP BY 和 SQL 聚合函数。

Elasticsearch 可以将命中结果和多个聚合结果同时返回。

聚合语法:

"aggregations" : {
"<聚合名称 1>" : {
"<聚合类型>" : {
<聚合体内容>
}
[,"元数据" : { [<meta_data_body>] }]?
[,"aggregations" : { [<sub_aggregation>]+ }]?
}
[,"聚合名称 2>" : { ... }]*
}

  • 示例 1:搜索 address 中包含 big 的所有人的年龄分布 ( 前 10 条 ) 以及平均年龄,以及平均薪资

GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill"
}
},
"aggs": {
"ageAggr": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 10
}
},
"ageAvg": {
"avg": {
"field": "age"
}
},
"balanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}

检索结果如下所示:

hits 记录返回了,三种聚合结果也返回了,平均年龄 34 岁,平均薪资 25208.0,品骏年龄分布:38 岁的有 2 个,28 岁的有一个,32 岁的有一个

如果不想返回 hits 结果,可以在最后面设置 size:0

GET bank/_search
{
"query": {
"match": {
"address": "mill"
}
},
"aggs": {
"ageAggr": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 10
}
}
},
"size": 0
}

  • 示例 2:按照年龄聚合,并且查询这些年龄段的平均薪资

从结果可以看到 31 岁的有 61 个,平均薪资 28312.9,其他年龄的聚合结果类似。

  • 示例 3:按照年龄分组,然后将分组后的结果按照性别分组,然后查询出这些分组后的平均薪资

GET bank/_search
{
"query": {
"match_all": {
}
},
"aggs": {
"ageAggr": {
"terms": {
"field": "age",
"size": 10
},
"aggs": {
"genderAggr": {
"terms": {
"field": "gender.keyword",
"size": 10
},
"aggs": {
"balanceAvg": {
"avg": {
"field": "balance"
}
}
}
}
}
}
},
"size": 0
}

从结果可以看到 31 岁的有 61 个。其中性别为 M 的 35 个,平均薪资 29565.6,性别为 F 的 26 个,平均薪资 26626.6。其他年龄的聚合结果类似。

5.2.9 Mapping 映射

Mapping 是用来定义一个文档 ( document ) ,以及它所包含的属性 ( field ) 是如何存储和索引的。

  • 定义哪些字符串属性应该被看做全文本属性 ( full text fields )
  • 定义哪些属性包含数字,日期或地理位置
  • 定义文档中的所有属性是否都能被索引 ( _all 配置 )
  • 日期的格式
  • 自定义映射规则来执行动态添加属性

Elasticsearch7 去掉 tpye 概念:

关系型数据库中两个数据库表示是独立的,即使他们里面有相同名称的列也不影响使用,但 ES 中不是这样的。elasticsearch 是基于 Lucence 开发的搜索引擎,而 ES 中不同 type 与名称相同的 field 最终在 Lucence 中的处理方式是一样的。

为了区分不同 type 下的同一名称的字段,Lucence 需要处理冲突,导致检索效率下降

ES7.x 版本:URL 中的 type 参数为可选。

ES8.x 版本:不支持 URL 中的 type 参数

所有类型可以参考文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/mapping-types.html

  • 查询索引的映射

如查询 my-index 索引的映射

GET /my-index/_mapping
返回结果:
{
"my-index" : {
"mappings" : {
"properties" : {
"age" : {
"type" : "integer"
},
"email" : {
"type" : "keyword"
},
"employee-id" : {
"type" : "keyword",
"index" : false
},
"name" : {
"type" : "text"
}
}
}
}
}

  • 创建索引并指定映射

如创建 my-index 索引,有三个字段 age,email,name,指定类型为 interge, keyword, text

PUT /my-index
{
"mappings": {
"properties": {
"age": { "type": "integer" },
"email": { "type": "keyword" },
"name": { "type": "text" }
}
}
返回结果:
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "my-index"
}

  • 添加新的字段映射

如在 my-index 索引里面添加 employ-id 字段,指定类型为 keyword

PUT /my-index/_mapping
{
"properties": {
"employee-id": {
"type": "keyword",
"index": false
}
}
}

  • 更新映射

我们不能更新已经存在的映射字段,必须创建新的索引进行数据迁移。

  • 数据迁移

POST _reindex
{
"source": {
"index": "twitter"
},
"dest": {
"index": "new_twitter"
}
}

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六、中文分词

ES 内置了很多种分词器,但是对中文分词不友好,所以我们需要借助第三方中文分词工具包。

6.1 ES 中的分词的原理

6.1.1 ES 的分词器概念

ES 的一个分词器 ( tokenizer ) 接收一个字符流,将其分割为独立的词元 ( tokens ) ,然后输出词元流。

ES 提供了很多内置的分词器,可以用来构建自定义分词器 ( custom ananlyzers )

6.1.2 标准分词器原理

比如 stadard tokenizer 标准分词器,遇到空格进行分词。该分词器还负责记录各个词条 ( term ) 的顺序或 position 位置 ( 用于 phrase 短语和 word proximity 词近邻查询 ) 。每个单词的字符偏移量 ( 用于高亮显示搜索的内容 ) 。

6.1.3 英文和标点符号分词示例

查询示例如下:

POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "Do you know why I want to study ELK? 2 3 33..."
}

查询结果:

do, you, know, why, i, want, to, study, elk, 2,3,33

从查询结果可以看到:

(1)标点符号没有分词。

(2)数字会进行分词。

6.1.4 中文分词示例

但是这种分词器对中文的分词支持不友好,会将词语分词为单独的汉字。比如下面的示例会将 悟空聊架构 分词为 悟,空,聊,架,构,期望分词为 悟空,聊,架构。

POST _analyze
{
"analyzer": "standard",
"text": "悟空聊架构"
}

我们可以安装 ik 分词器来更加友好的支持中文分词。

6.2 安装 ik 分词器

6.2.1 ik 分词器地址

ik 分词器地址:

https:///medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

先检查 ES 版本,我安装的版本是 7.4.2,所以我们安装 ik 分词器的版本也选择 7.4.2

http://192.168.56.10:9200/
{
"name" : "8448ec5f3312",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "xC72O3nKSjWavYZ-EPt9Gw",
"version" : {
"number" : "7.4.2",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "docker",
"build_hash" : "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96",
"build_date" : "2019-10-28T20:40:44.881551Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.2.0",
"minimum_patibility_version" : "6.8.0",
"minimum_patibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}

6.2.2 安装 ik 分词器的方式

6.2.2.1 方式一:容器内安装 ik 分词器

  • 进入 es 容器内部 plugins 目录

docker exec -it <容器 id> /bin/bash

  • 获取 ik 分词器压缩包

wget https:///medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

  • 解压缩 ik 压缩包

unzip 压缩包

  • 删除下载的压缩包

rm -rf *.zip

6.2.2.2 方式二:映射文件安装 ik 分词器

进入到映射文件夹

cd /mydata/elasticsearch/plugins

下载安装包

wget https:///medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

  • 解压缩 ik 压缩包

unzip 压缩包

  • 删除下载的压缩包

rm -rf *.zip

6.2.2.3 方式三:Xftp 上传压缩包到映射目录

先用 XShell 工具连接虚拟机 ( 操作步骤可以参考之前写的文章 [02. 快速搭建 Linux 环境-运维必备] ( http://www.jayh.club/#/05. 安装部署篇/01. 环境搭建篇 )) ,然后用 Xftp 将下载好的安装包复制到虚拟机。

6.3 解压 ik 分词器到容器中

  • 如果没有安装 unzip 解压工具,则安装 unzip 解压工具。

apt install unzip

  • 解压 ik 分词器到当前目录的 ik 文件夹下。

命令格式:unzip <ik 分词器压缩包>

实例:

unzip ELK-IKv7.4.2.zip -d ./ik

  • 修改文件夹权限为可读可写。

chmod -R 777 ik/

  • 删除 ik 分词器压缩包

rm ELK-IKv7.4.2.zip

6.4 检查 ik 分词器安装

  • 进入到容器中

docker exec -it <容器 id> /bin/bash

  • 查看 Elasticsearch 的插件

elasticsearch-plugin list

结果如下,说明 ik 分词器安装好了。是不是很简单。

ik

然后退出 Elasticsearch 容器,并重启 Elasticsearch 容器

exit
docker restart elasticsearch

6.5 使用 ik 中文分词器

ik 分词器有两种模式

  • 智能分词模式 ( ik_smart )
  • 最大组合分词模式 ( ik_max_word )

我们先看下 智能分词 模式的效果。比如对于 一颗小星星 进行中文分词,得到的两个词语:一颗、小星星

我们在 Dev Tools Console 输入如下查询

POST _analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "一颗小星星"
}

得到如下结果,被分词为 一颗颗小星星。

再来看下 最大组合分词模式。输入如下查询语句。

POST _analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "一颗小星星"
}

一颗小星星 被分成了 6 个词语:一颗、一、颗、小星星、小星、星星。

我们再来看下另外一个中文分词。比如搜索悟空哥聊架构,期望结果:悟空哥、聊、架构三个词语。

实际结果:悟、空哥、聊、架构四个词语。ik 分词器将悟空哥分词了,认为 空哥 是一个词语。所以需要让 ik 分词器知道 悟空哥 是一个词语,不需要拆分。那怎么办做呢?

6.5 自定义分词词库

6.5.1 自定义词库的方案

  • 方案

新建一个词库文件,然后在 ik 分词器的配置文件中指定分词词库文件的路径。可以指定本地路径,也可以指定远程服务器文件路径。这里我们使用远程服务器文件的方案,因为这种方案可以支持热更新 ( 更新服务器文件,ik 分词词库也会重新加载 ) 。

  • 修改配置文件

ik 分词器的配置文件在容器中的路径:

/usr/share/elasticsearch/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml。

修改这个文件可以通过修改映射文件,文件路径:

/mydata/elasticsearch/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

编辑配置文件:

vim /mydata/elasticsearch/plugins/ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml

配置文件内容如下所示:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java./dtd/properties.dtd">
<properties>
&ment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 -->
<entry key="ext_dict">custom/mydict.dic;custom/single_word_low_freq.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
<entry key="ext_ords">custom/ext_ord.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<entry key="remote_ext_dict">location</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<entry key="remote_ext_ords">http:///xxx.dic</entry>
</properties>

修改配置 remote_ext_dict 的属性值,指定一个 远程网站文件的路径,比如 http://www./ikwords.text。

这里我们可以自己搭建一套 nginx 环境,然后把 ikwords.text 放到 nginx 根目录。

6.5.2 搭建 nginx 环境

方案:首先获取 nginx 镜像,然后启动一个 nginx 容器,然后将 nginx 的配置文件拷贝到根目录,再删除原 nginx 容器,再用映射文件夹的方式来重新启动 nginx 容器。

  • 通过 docker 容器安装 nginx 环境。

docker run -p 80:80 --name nginx -d nginx:1.10

  • 拷贝 nginx 容器的配置文件到 mydata 目录的 conf 文件夹

cd /mydata
docker container cp nginx:/etc/nginx ./conf

  • mydata 目录 里面创建 nginx 目录

mkdir nginx

  • 移动 conf 文件夹到 nginx 映射文件夹

mv conf nginx/

  • 终止并删除原 nginx 容器

docker stop nginx
docker rm <容器 id>

  • 启动新的容器

docker run -p 80:80 --name nginx
-v /mydata/nginx/html:/usr/share/nginx/html
-v /mydata/nginx/logs:/var/log/nginx
-v /mydata/nginx/conf:/etc/nginx
-d nginx:1.10

  • 访问 nginx 服务

192.168.56.10

报 403 Forbidden, nginx/1.10.3 则表示 nginx 服务正常启动。403 异常的原因是 nginx 服务下没有文件。

  • nginx 目录新建一个 html 文件

cd /mydata/nginx/html
vim index.html
hello passjava

  • 再次访问 nginx 服务

浏览器打印 hello passjava。说明访问 nginx 服务的页面没有问题。

  • 创建 ik 分词词库文件

cd /mydata/nginx/html
mkdir ik
cd ik
vim ik.txt

填写 悟空哥,并保存文件。

  • 访问词库文件

http://192.168.56.10/ik/ik.txt

浏览器会输出一串乱码,可以先忽略乱码问题。说明词库文件可以访问到。

  • 修改 ik 分词器配置

cd /mydata/elasticsearch/plugins/ik/config
vim IKAnalyzer.cfg.xml

  • 重启 elasticsearch 容器并设置每次重启机器后都启动 elasticsearch 容器。

docker restart elasticsearch
docker update elasticsearch --restart=always

  • 再次查询分词结果

可以看到 悟空哥聊架构 被拆分为 悟空哥、聊、架构 三个词语,说明自定义词库中的 悟空哥 有作用。

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