Elasticsearch安装 Head插件安装和使用 IK分词器 Es跟mySql的数据同步

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原创最新推荐文章于 2026-05-22 12:39:43 发布 744 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

elasticsearch安装ik分词器，连接mysql8.0实现热加载词库，踩坑安装的是elasticsearch7.7.1 从https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik下载ik源码（导入idea）： 1：修改pom.xml 版本号改为自己的ES对应版本如：7.7.1 添加mysql的jar包（和mysql数据库对应） 2.修改源码参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35524586/article/details/88553670 坑：我自己加上驱动加载后打包到elastics... 阅读详情

文章目录

下载并且安装ES

Elasticsearch与MySQL数据库逻辑结构概念的对比


Elasticsearch	关系型数据库Mysql
索引(index)	数据库(databases)
类型(type)	表(table)
文档(document)	行(row)

下载ElasticSearch 5.6.8版本
https://www.elastic.co/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-8
资源\配套软件中也提供了安装包无需安装，解压安装包后即可使用
在命令提示符下，进入ElasticSearch安装目录下的bin目录,执行命令

.\elasticsearch

我们打开浏览器，在地址栏输入http://127.0.0.1:9200/ 即可看到输出结果

安装Head插件

因为使用es-head工具，必须使用node js的环境支撑 Node.js 是什么？前后台分离的时候，
前端想调用我们后端，需要依赖http请求，搭建前端的开发环境，node.js

Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。

Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。

Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于Google的V8引擎，V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。

安装node js
https://nodejs.org/zh-cn/点击下载并且安装
安装成功后，检查环境是否正常
在这里插入图片描述

打开github head的源码
https://github.com/mobz/elasticsearch-head下载并且解压到你本地
解压后，打开dos窗口，输入指令

npm install

在这里插入图片描述
启动head
在解压的目录下输入指令

npm run start

在这里插入图片描述

**解决跨域问题** 点击连接按钮，没有任何响应，按F12会发现如下错误 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200523090942754.png)

Access to XMLHttpRequest at ‘http://localhost:9200/’ from origin ‘http://localhost:9100’ has been blocked by CORS policy: Response to preflight request doesn’t pass access control check: No ‘Access-Control-Allow-Origin’ header is present on the requested resource.

需要修改elaticSearch配置文件：elasticsearch.yml文件中，增加以下两句命令

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

此步为允许elasticsearch跨越访问点击连接即可看到相关信息
重启es服务，刷新页面
在这里插入图片描述

IK分词器

1.IK分词器的安装以及使用
1）讲下载好的IK分词器，解压，解压后，点进去，将里面的elasticsearch文件重命名为ik
2）讲ik文件夹拷贝到elasticsearch/plugins目录下
3）重新启动，即可加载ik分词器
在这里插入图片描述
2.测试IK分词器的效果
IK提交两个分词算法 ik_smart 和 ik_max_word
ik_smart：最少切片
ik_max_word：最细粒度划分切片
3.自定义词库
my.
4.测试
我们在浏览器输入：

http://localhost:9200/_analyze?analyzer=chinese&pretty=true&text=我是中国人，我爱中国

Es跟mySql的数据同步

Logstash介绍
es官方推荐的一款轻量级的日志搜索处理框架，可以方便的把分散的，多样化的日志搜集起来，并进行自定义的处理，然后帮你传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件中

1.Logstash安装和测试
解压logstash，进入bin目录下

.\logstash -e 'input {stdin {} }  output{stdout{}} '

输入和输出
在这里插入图片描述

Stdin，表示输入流，指从键盘输入
Stdout 表示输出流，指从显示器输出
-e 执行
-f 执行文件

2.Mysql数据导入elasticsearch
①在logstatsh的目录下创建一个新的文件夹 mysqldata名字随意）
②在新建的文件夹下，从你的maven仓库中拷贝一份新数据库的jar包（依赖）
③新建一个mysql.conf的文件（文件的编码一定要是UTF-8的文件编码）
④把一下内容拷贝到mysql.conf文件中

input {
   jdbc {
    jdbc_connection_string =>"jdbc:mysql://192.168.152.153:3306/tensquare_article?setUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=UTC"
    jdbc_user => "root"
    jdbc_password => "root"
    jdbc_driver_library => "D:/workspace/dailywork/Liming/logstash-5.6.8/logstash-5.6.8/mysqldata/mysql-connector-java-5.1.38.jar"
    jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
    jdbc_paging_enabled => "true"
    jdbc_page_size => "50000"
    statement => "select id,title,content ,state FROM tb_article "
    schedule => "* * * * *"
	
	}
}


output {
  elasticsearch {
      hosts => "localhost:9200"
      index => "tensquare"
      document_id => "%{id}"
      document_type => "articlees"
   }

stdout {
    codec => json_lines
  }
}