另一方面，Kibana-7.3.0安装配置kibana是基于Node.js的Elasticsearch索引库数据统计工具，利用Elasticsearch的聚合功能
提供了操作Elasticsearch索引数据的控制台，并提供了API提示，对学习Elasticsearch语法非常有用。
1.1软件准备名称日志kiba na-7.3.0-Linux-x86 _ 64.tar.gz下载链接，抽取代码： 5555elasticsearch-head.zip下载链接， 提取代码： 555555电子搜索提取代码： 5555电子搜索-7.3.0- Linux-x86 _ 64.tar.gz下载链接，提取代码： 5555 JDK-8u 261
客户端连接工具： xshell (使用xshell将kibana上传到centos ) ) ) ) )。
构建elasticsearch的基础环境：构建Elasticsearch7.3.0环境(elastic seach single-node -单节点模式) ) ) ) ) ) ) ) )
1.3进程1 .生成1. root帐户并解压缩安装软件包# tar-zxvfkibana-7.3.0-Linux-x86 _ 64.tar.gzmv/root/kiba na-7.7 要更改es目录所有者帐户chown -R esda焦虑的龙猫g /usr/kibana/#，请访问权限chmod -R 777 /usr/kibana/3 .配置文件vim/usr/kiba na
server.port: 5601
server.host: '0.0.0.0' #接收所有ip地址的elastic search.hosts : [ ' http://192.168.253.111:9200 ' ] 4 root用户/usr/kibana/令人不安的龙猫/kibana #普通用户5 .测试并访问ip:5601，可以看到安装成功
6. kidbana可以通过页面选择左侧的DevTools菜单访问控制台页面。
在页面的右侧，可以输入请求以访问Elasticsearch。
ctrl enter下载并安装ctrl i自动缩进2，Elasticsearch集成IK拆分器方法1 )插件1 )在Elasticsearch令人不安的troto目录下运行以下命令时，es
/usr/elasticsearch/不安的龙猫/elastic search-plugin install https://github.com/medcl/elastic search-analysis-ik/releas is elastic search-analysis-ik-7.3.0.zip2)下载完成后，是否会提示您进行连接安装？ 输入y完成安装
3 )重新启动电子搜索和Kibana
. /不安的龙猫/kiba na---allow-root/usr/elastic search /不安的龙猫/elasticsearch方式2 :上传安装软件包1 ) elassic
#新的analysis-ik文件夹mkdir analysis-ik#是analysis-ik文件夹下的cd analysis-ik#上传材料的elastic search-analysis-ik-7 切换到unzipelasticsearch-analysis-ik-7.3.3.zip #解压缩完成后zip RM-rfelasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip
IK分词器测试IK分词器有两种分词模式。
ik_max_word (典型)将文本置于ik_smart模式，在此模式下进行最精细的文本拆分，然后在Kibana测试中进行最粗略的拆分并输入下一个请求。
ik_max_word分词模式运行结果： post _ analyze { ' analyzer ' : ' ik _ max _ word '，' text': '南京市长江大桥' }
ik_smart分词模式运行的结果： POST _analyze{ 'analyzer': 'i
k_smart", "text": "南京市长江大桥"} 扩展词典使用扩展词：就是不想让哪些词被分开，让他们分成一个词。比如上面的江大桥
自定义扩展词库
1）进入到 config/analysis-ik/(插件命令安装方式) 或 plugins/analysis-ik/config(安装包安装方式) 目录下, 新增自定义词典
cd /usr/elasticsearch/config/analysis-ik/vim da不安的龙猫g_ext_dict.dic输入 ：江大桥2）将我们自定义的扩展词典文件添加到IKAnalyzer.cfg.xml配置中
vim IKAnalyzer.cfg.xml
3）重启Elasticsearch
停用词典使用停用词：有些词在文本中出现的频率非常高。但对本文的语义产生不了多大的影响。例如英文的a、an、the、of等。或中文的”的、了、呢等”。这样的词称为停用词。停用词经常被过滤掉，不会被进行索引。在检索的过程中，如果用户的查询词中含有停用词，系统会自动过滤掉。停用词可以加快索引的速度，减少索引库文件的大小。
自定义停用词库
1）进入到 config/analysis-ik/(插件命令安装方式) 或 plugins/analysis-ik/config(安装包安装方式) 目录下, 新增自定义词典
2）将我们自定义的停用词典文件添加到IKAnalyzer.cfg.xml配置中]
3）重启Elasticsearch
同义词典使用语言博大精深，有很多相同意思的词，我们称之为同义词，比如“番茄”和“西红柿”，“馒头”和“馍”等。在搜索的时候，我们输入的可能是“番茄”，但是应该把含有“西红柿”的数据一起查询出来，这种情况叫做同义词查询。
注意：扩展词和停用词是在索引的时候使用，而同义词是检索时候使用。
配置IK同义词
Elasticsearch 自带一个名为 synonym 的同义词 filter。为了能让 IK 和 synonym 同时工作，我们需要定义新的 analyzer，用 IK 做 tokenizer，synonym 做 filter。听上去很复杂，实际上要做的只是加一段配置。
1）创建/config/analysis-ik/synonym.txt 文件，输入一些同义词并存为 utf-8 格式。例如
china,中国2）创建索引时，使用同义词配置，示例模板如下
PUT /索引名称{"settings": {"analysis": {"filter": {"word_sync": {"type": "synonym","synonyms_path": "analysis-ik/synonym.txt"}},"analyzer": {"ik_sync_max_word": {"filter": ["word_sync"],"type": "custom","tokenizer": "ik_max_word"},"ik_sync_smart": {"filter": ["word_sync"],"type": "custom","tokenizer": "ik_smart"}}}},"mappings": {"properties": {"字段名": {"type": "字段类型","analyzer": "ik_sync_smart","search_analyzer": "ik_sync_smart"}}}}以上配置定义了ik_sync_max_word和ik_sync_smart这两个新的 analyzer，对应 IK 的 ik_max_word 和ik_smart 两种分词策略。ik_sync_max_word和 ik_sync_smart都会使用 synonym filter 实现同义词转换
3）到此，索引创建模板中同义词配置完成，搜索时指定分词为ik_sync_max_word或ik_sync_smart。
4）案例
PUT /da不安的龙猫g-es-synonym{"settings": {"analysis": {"filter": {"word_sync": {"type": "synonym","synonyms_path": "analysis-ik/synonym.txt"}},"analyzer": {"ik_sync_max_word": {"filter": ["word_sync"],"type": "custom","tokenizer": "ik_max_word"},"ik_sync_smart": {"filter": ["word_sync"],"type": "custom","tokenizer": "ik_smart"}}}},"mappings": {"properties": {"name": {"type": "text","analyzer": "ik_sync_max_word","search_analyzer": "ik_sync_max_word"}}}}插入数据
POST /lagou-es-synonym/_doc/1{ "name":"拉勾是中国专业的互联网招聘平台"}使用同义词"lagou"或者“china”进行搜索
POST /lagou-es-synonym/_doc/_search{ "query": { "match": { "name": "lagou" }}}