本文在前面文章的基础上我们继续来分享ElasticSearch中的内容，本文重点介绍IK分词器和自定义词库的实现。

ElasticSearch分词器

所谓的分词就是通过tokenizer(分词器)将一个字符串拆分为多个独立的tokens(词元-独立的单词)，然后输出为tokens流的过程。

例如”my name is HanMeiMei”这样一个字符串就会被默认的分词器拆分为[my,name,is HanMeiMei].ElasticSearch中提供了很多默认的分词器，我们可以来演示看看效果

ElasticSearch进阶篇之IK分词器和自定义词库实现 — image.png

但是在ElasticSearch中提供的分词器对中文的分词效果都不好。

所以这时我们就需要安装特定的分词器 IK

1) 安装ik分词器

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 下载对应的版本，然后解压缩到plugins目录中

然后检查是否安装成功：进入容器通过如下命令来检测

检查下载的文件是否完整，如果不完整就重新下载。

插件安装OK后我们重新启动ElasticSearch服务

2) ik分词演示

ik_smart分词

# 通过ik分词器来分词
POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart"
  ,"text": "我是中国人，我热爱我的祖国"
}

ik_max_word

POST /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word"
  ,"text": "我是中国人，我热爱我的祖国"
}

通过ik分词器的使用我们发现：如果使用ElasticSearch中默认提供的分词器是不支持中文分词的，也就是我们在定义一个索引的使用不能使用默认的mapping，而是要手动的来建立对应的mapping，在mapping我们需要选择对应的分词器。

3) 自定义词库

3.1 虚拟机扩容

安装的软件越来越多，虚拟机的空间有限，这时我们可以关闭虚拟机后扩容

ElasticSearch中原来分配的空间比较小，虚拟机空间增大后我们可以调整ElasticSearch的空间。

调整ElasticSearch的虚拟机内存，我们没办法直接修改，需要先删除原来的容器，然后创建新的容器。

调整JVM参数后重新启动容器：

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

3.2 Nginx安装

先安装一个简单的Nginx实例，来获取对应的配置信息

拉取Nginx的镜像

启动Nginx服务

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

把容器中的配置文件拷贝到/mydata/nginx目录中

docker container cp nginx:/etc/nginx .

有了这个对应的配置文件夹后我们就可以删除掉之前的Nginx服务了

然后创建新的Nginx服务

docker run -d -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 
nginx:1.10