🔊此次采用在Docker下演示ik分词器和Nginx结合使用实现分词效果

1. 首先，如果没有下Docker，可点击此处根据步骤下载Docker

2. 下载完成后，我们要使用docker命令下载Elasticsearch

   mkdir -p /mydata/elasticsearch/config # 用来存放配置文件
   mkdir -p /mydata/elasticsearch/data  # 数据
   echo "http.host: 0.0.0.0" >/mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml # 允许任何机器访问
   chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/ ## 设置elasticsearch文件可读写权限
   // 以上文件用于外挂容器文件使用
   
   // 下载并启动容器
   docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
   -e  "discovery.type=single-node" \
   -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" \
   -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 
   

   ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m"此句是设置es所占用的内存大小，防止其占用内存过大。

3. 接下来，我们根据Elasticsearch相应版本下载相应的ik分词器的版本：ik分词器的下载地址，之后，把下载的文件传输到/mydata/elasticsearch/plugins下，解压。

4. 解压完成之后，我们可以使用 docker exec -it elasticsearch /bin/bash命令进入容器内部，之后使用命令 elasticsearch-plugin list如果返回ik（我的ik文件夹名称为ik）并且没有错误警告，如下图

   

5. 此时我们的ik分词器安装完成了，接下来我们安装Nginx,随便启动一个 nginx 实例，只是为了复制出配置

   docker run -p80:80 --name nginx -d nginx:1.10  
   

6. 进入自己创建的mydata文件夹，在此文件夹下执行如下命令

   docker container cp nginx:/etc/nginx .  // 将容器内的配置文件拷贝到当前目录 （注意后面有个小点)
   // 为了更好的管理nginx文件，我们可以做如下操作
   mv nginx conf // 改变文件夹的名字为conf
   docker stop nginx // 停止nginx
   docker rm nginx   // 删除nginx
   mkdir nginx       // 创建一个nginx文件夹
   mv conf nginx/    // 把conf文件夹移动到nginx下面
   

7. 到这里，我们便可以重新启动一个Nginx

    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
   

8. 到这里我们，我们基本上算完成了配置，接下来，我们需要自定义我们的分词

   mkdir es // 为我们的es分词专门创建一个文件夹。路径：/mydata/nginx/html/es
   vim fenci.txt // 在es中创建文本，并写入内容，比如写入 “乔碧罗”，保存并退出
   

9. 然后，我们把fenci.txt所在的路径修改保存到ik的IKAnalyzer.cfg.xml文件

   cd /mydata/elasticsearch/plugins/ik/config/ // 进入ik的config目录
   

10. 执行命令 vim IKAnalyzer.cfg.xml，下面为IKAnalyzer.cfg.xml 中的代码，我们需要修改 <entry key="remote_ext_dict"></entry>增加我们自己的分词路径，其中http://192.168.220.128/es/fenci.txt,是本次演示配置的地址，ip地址为自己主机的地址（使用ifconfig查看自己的主机地址）

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
    <properties>
            <comment>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"></entry>
             <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典-->
            <entry key="ext_stopwords"></entry>
            <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
             <entry key="remote_ext_dict">http://192.168.220.128/es/fenci.txt</entry>
            <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
            <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
    </properties>
    ~                 
    

11. 之后重启es，自定义分词便配置完成了

    docker restart elasticsearch`
    

12. 使用kibana进行测试

    // 发送语句
    POST _analyze
    {
      "analyzer": "ik_smart",
      "text": "乔碧罗殿下"
    }
    // 结果
    {
      "tokens" : [
        {
          "token" : "乔碧罗",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 3,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 0
        },
        {
          "token" : "殿下",
          "start_offset" : 3,
          "end_offset" : 5,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 1
        }
      ]
    }
    
    

    如有错误之处，没有说明白之处，恳请大佬们给予指正