MAC PRO 安装 elasticsearch 7.3.0

MAC环境下安装与配置Elasticsearch
该博客详细介绍了在MAC系统中下载并安装Elasticsearch的步骤,包括选择合适的系统类型,设置JAVA_HOME环境变量,修改elasticsearch配置文件以禁用机器学习功能,并提供了两种启动方法:直接点击和使用终端命令。启动成功后,可以通过浏览器访问验证。

1.下载压缩包注意系统类型选MAC

下载地址: https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases#elasticsearch

2.下载后解压编辑elasticsearch文件(idea或其他编辑工具)

增加java环境配置(jdk8)

查看java

$ which java

查看java_home

$ echo $JAVA_HOME

查看java 路径

$ /usr/libexec/java_home -V
输出:

1.8.0_181 (x86_64) "Oracle Corporation" - "Java SE 8" /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_181.jdk/Contents/Home

elasticsearch文件加入以下配置

export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_181.jdk/Contents/Home
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
if [ -x "$JAVA_HOME/bin/java" ]; then
  JAVA="/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_181.jdk/Contents/Home/bin/java"
else
  JAVA='which java'
fi
 

 编辑elasticsearch.yml文件

 文件最后增加 xpack.ml.enabled: false(注意空格不要去掉)保存

 3.启动elasticsearch

        (1)直接点击以终端启动

 (2)终端命令启动

./你的压缩包的地址/bin/elasticsearch

或者进入elasticsearch-7.3.0执行./bin/elasticsearch

4.启动成功

终端输出

 浏览器访问

### 如何在 Elasticsearch 7.3.0安装和配置分词器插件 要在 Elasticsearch 7.3.0 中成功安装并配置分词器插件,可以按照以下方法操作: #### 插件下载 首先需要访问官方仓库获取适合版本的 IK 分词器插件。对于 Elasticsearch 7.3.0 版本,对应的 IK 分词器插件可以从以下链接下载: `https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.3.0`[^4]。 #### 解压与放置文件 完成下载后,需将解压后的分词器文件放入 Elasticsearch 的 `plugins` 目录中。假设 Elasticsearch 已经被安装至路径 `E:\install\Elasticsearch\elasticsearch-7.14.1`,则可以在该目录下的 `plugins` 文件夹中新建一个名为 `ik` 的子文件夹,并将解压好的分词器内容复制至此处[^1]。 #### 配置环境变量 如果是在 Windows 平台上运行 Elasticsearch,则建议先确认 Java 环境已正确设置好,因为 Elasticsearch 是基于 JVM 构建的应用程序。接着启动 Elasticsearch 前,请确保其服务端口未被占用,默认情况下监听的是9200端口[^2]。 #### 启动验证 当所有准备工作就绪之后,可以通过命令行或者脚本来启动 Elasticsearch 实例。一旦服务器正常启动,在浏览器输入地址 `http://localhost:9200/_cat/plugins?v` 可查看当前节点加载的所有插件列表,其中应该能看到关于 IK Analyzer 的记录显示出来表示安装成功[^3]。 ```bash # Linux/MacOS 上启动 Elasticsearch 示例 ./bin/elasticsearch # Windows 上启动 Elasticsearch 示例 .\bin\elasticsearch.bat ``` #### 测试分词效果 为了检验新加入的中文分词功能是否生效,可利用 `_analyze` API 对一段文字执行分析请求来观察返回的结果集是否有预期中的切分表现: ```json POST _analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": "这是一个测试例子" } ``` 以上即完成了整个流程描述,从准备材料到最后的功能检测环节都涵盖了必要的细节说明以便于理解实践过程。
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