es java 设置分词器

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mob64ca12f58d71 2024-02-05 07:46:44 ©著作权

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使用Java设置Elasticsearch分词器

作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Java设置Elasticsearch（以下简称ES）的分词器。本文将分步骤介绍整个过程，并提供详细的代码示例和注释。

ES分词器设置流程

下面是整个设置ES分词器的流程。我们将使用Java代码来完成每个步骤。

erDiagram
    开发者 --> 小白 : 传授知识
    小白 --> ES : 发送请求
    ES --> 小白 : 返回结果

导入所需的依赖库
创建一个ES客户端
创建一个索引
添加分词器配置
将分词器配置与索引关联
进行测试运行

代码示例

导入依赖库

首先，我们需要导入相关的ES和Java API依赖库。在Maven项目中，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch</groupId>
    <artifactId>elasticsearch</artifactId>
    <version>7.15.0</version>
</dependency>

创建ES客户端

在Java代码中，我们需要创建一个ES客户端对象来连接ES集群。以下是一个示例代码：

import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestClientBuilder;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;

RestClientBuilder builder = RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"));
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder);

创建索引

接下来，我们需要创建一个索引。索引是存储和组织数据的地方。以下是一个示例代码：

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("my_index");
CreateIndexResponse response = client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

添加分词器配置

然后，我们需要添加分词器配置。ES提供了各种内置的分词器，也可以自定义分词器。以下是一个示例代码：

Analyzer analyzer = CustomAnalyzer.builder()
    .withTokenizer("standard")
    .addTokenFilter("lowercase")
    .addTokenFilter("stop")
    .build();

将分词器配置与索引关联

接下来，我们将分词器配置与索引关联。这样，ES在处理索引中的文本数据时将使用该分词器。以下是一个示例代码：

PutSettingsRequest request = new PutSettingsRequest("my_index");
request.settings(Settings.builder()
    .put("index.analysis.analyzer.default.type", "custom")
    .put("index.analysis.analyzer.default.tokenizer", "standard")
    .put("index.analysis.analyzer.default.filter", "lowercase,stop")
);
client.indices().putSettings(request, RequestOptions.DEFAULT);

进行测试运行

最后，我们需要进行一些测试来验证我们的设置是否有效。以下是一个示例代码：

AnalyzeRequest request = AnalyzeRequest.withIndexAnalyzer("my_index", "default", "This is a test");
AnalyzeResponse response = client.indices().analyze(request, RequestOptions.DEFAULT);
List<AnalyzeResponse.AnalyzeToken> tokens = response.getTokens();

for (AnalyzeResponse.AnalyzeToken token : tokens) {
    System.out.println(token.getTerm());
}

这段代码将使用我们设置的分词器对文本进行分析，并输出分词结果。