一、Windows安装elasticsearch

1、安装JDK，至少1.8.0_73以上版本，验证：java -version

2、下载和解压缩Elasticsearch安装包，查看目录结构

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch

目录结构：

3、配置文件

位置：使用zip、tar安装，配置文件的地址在安装目录的config下

常用的配置项如下：

cluster.name: 
	配置elasticsearch的集群名称，默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。
node.name:
	节点名，通常一台物理服务器就是一个节点，es会默认随机指定一个名字，建议指定一个有意义的名称，方便管理
	一个或多个节点组成一个cluster集群，集群是一个逻辑的概念，节点是物理概念，后边章节会详细介绍。
path.conf: 
	设置配置文件的存储路径，tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹，rpm安装默认在/etc/ elasticsearch
path.data:
	设置索引数据的存储路径，默认是es根目录下的data文件夹，可以设置多个存储路径，用逗号隔开。
path.logs:
	设置日志文件的存储路径，默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins: 
	设置插件的存放路径，默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock: true
	设置为true可以锁住ES使用的内存，避免内存与swap分区交换数据。
network.host: 
	设置绑定主机的ip地址，设置为0.0.0.0表示绑定任何ip，允许外网访问，生产环境建议设置为具体的ip。
http.port: 9200
	设置对外服务的http端口，默认为9200。
transport.tcp.port: 9300  集群结点之间通信端口
node.master: 
	指定该节点是否有资格被选举成为master结点，默认是true，如果原来的master宕机会重新选举新的master。
node.data: 
	指定该节点是否存储索引数据，默认为true。
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1:port", "host2:port", "..."]
	设置集群中master节点的初始列表。
discovery.zen.ping.timeout: 3s
	设置ES自动发现节点连接超时的时间，默认为3秒，如果网络延迟高可设置大些。
discovery.zen.minimum_master_nodes:
	主结点数量的最少值 ,此值的公式为：(master_eligible_nodes / 2) + 1 ，比如：有3个符合要求的主结点，那么这里要设置为2。
node.max_local_storage_nodes: 
	单机允许的最大存储结点数，通常单机启动一个结点建议设置为1，开发环境如果单机启动多个节点可设置大于1。

jvm.options：设置最小及最大的JVM堆内存大小

在jvm.options中设置 -Xms和-Xmx：

• 两个值设置为相等

• 将Xmx 设置为不超过物理内存的一半。

4、启动Elasticsearch：bin\elasticsearch.bat，es的特点就是开箱即，无需配置，启动即可

注意：es7 windows版本不支持机器学习，所以config\elasticsearch.yml中添加如下几个参数：

node.name: node-1  
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]  
xpack.ml.enabled: false 
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: /.*/

5、检查ES是否启动成功：浏览器访问http://localhost:9200/

解释：

• name: node名称，取自机器的hostname
• cluster_name: 集群名称（默认的集群名称就是elasticsearch）
• version.number: 7.3.2，es版本号
• version.lucene_version:封装的lucene版本号

6、浏览器访问 http://localhost:9200/_cluster/health 查询集群状态

{
    "cluster_name": "elasticsearch",
    "status": "green",
    "timed_out": false,
    "number_of_nodes": 1,
    "number_of_data_nodes": 1,
    "active_primary_shards": 0,
    "active_shards": 0,
    "relocating_shards": 0,
    "initializing_shards": 0,
    "unassigned_shards": 0,
    "delayed_unassigned_shards": 0,
    "number_of_pending_tasks": 0,
    "number_of_in_flight_fetch": 0,
    "task_max_waiting_in_queue_millis": 0,
    "active_shards_percent_as_number": 100
}

解释：

Status：集群状态。green 所有分片可用。Yellow所有主分片可用。Red主分片不可用，集群不可用。

二、 Windows安装Kibana

1、下载，解压kibana

下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana

2、启动Kibana：bin\kibana.bat

3、浏览器访问 http://localhost:5601 进入Dev Tools界面

三、 Windows安装IK分词器

1、根据es版本下载相应版本包解压（es/plugins/ik）

下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

2、重启es

ik分词器基础知识

• ik_max_word: 会将文本做最细粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国，中华人民，中华，华人，人民共和国，人民大会堂，人民大会，大会堂”，会穷尽各种可能的组合

• ik_smart: 会做最粗粒度的拆分，比如会将“中华人民共和国人民大会堂”拆分为“中华人民共和国，人民大会堂”

ik分词器的使用

存储时，使用ik_max_word，搜索时，使用ik_smart

//存储
PUT /my_index 
{
  "mappings": {
      "properties": {
        "text": {
          "type": "text",
          "analyzer": "ik_max_word",
          "search_analyzer": "ik_smart"
        }
      }
  }
}

//搜索
GET /my_index/_search?q=中华人民共和国人民大会堂

ik配置文件

• ik配置文件地址：es/plugins/ik/config目录

• IKAnalyzer.cfg.xml：用来配置自定义词库

• main.dic：ik原生内置的中文词库，总共有27万多条，只要是这些单词，都会被分在一起

• preposition.dic: 介词

• quantifier.dic：放了一些单位相关的词，量词

• suffix.dic：放了一些后缀

• surname.dic：中国的姓氏

• stopword.dic：英文停用词

ik原生最重要的两个配置文件

• main.dic：包含了原生的中文词语，会按照这个里面的词语去分词

• stopword.dic：包含了英文的停用词

自定义词库

• 自己建立词库：每年都会涌现一些特殊的流行词，网红，鬼畜，一般不会在ik的原生词典里，需要自己补充自己的最新的词语，到ik的词库里面

  • IKAnalyzer.cfg.xml：ext_dict，创建mydict.dic，补充自己的词语，然后需要重启es，才能生效

• 自己建立停用词库：比如了，的，啥，么，我们可能并不想去建立索引，让人家搜索

  • custom/ext_stopword.dic，已经有了常用的中文停用词，可以补充自己的停用词，然后重启es