正因为Elasticsearch 内置的分词器对中文不友好，会把中文分成单个字来进行全文检索，所以我们需要借助中文分词插件来解决这个问题。
一、安装maven管理工具
Elasticsearch 要使用 ik，就要先构建 ik 的 jar包，这里要用到 maven 包管理工具，而 maven 依赖java 环境，上一篇文章已经确保安装了java环境
链接：https://pan.baidu.com/s/1MEOh28XoKjU_KMKj1ebJyQ 密码：edc9 //百度云apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz 下载地址。大家也一定习惯把安装包下载到/usr/local/src目录下
#cd /usr/local/src/
#tar zxvf /usr/local/src/apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz
#cp -r /usr/local/src/apache-maven-3.3.9 /usr/local/maven3.3.9
添加 maven 环境变量
#vim /etc/profile //添加下面三行代码到底部
MAVEN_HOME=/usr/local/maven3.3.9
export MAVEN_HOME
export PATH=${PATH}:${MAVEN_HOME}/bin
#source /etc/profile //执行命令，使更改生效
查看是否配置安装成功
# mvn -v //查看版本命令; 成功了~
Apache Maven 3.3.9 (bb52d8502b132ec0a5a3f4c09453c07478323dc5; 2015-11-11T00:41:47+08:00)
Maven home: /usr/local/maven3.3.9
Java version: 1.8.0_91, vendor: Oracle Corporation
Java home: /usr/local/jdk1.8.0_91/jre
Default locale: en_US, platform encoding: UTF-8
OS name: "linux", version: "2.6.32-358.el6.x86_64", arch: "amd64", family: "unix"
二、下载安装IK包
必须对应好版本，在https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/tree/v1.10.1有说明，因为我安装的是2.4.1版本的ES，那么参照官方的说明，IK的版本必须是1.10.1。
注意：因为本文章用的是1.10.1，小于5.5.1，不能使用官方给出的第二种方便的办法。如果您的版本高于5.5.1，那么推荐使用第二种~
我们继续…
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/archive/v1.10.1.zip //wget地址; 注意：这里的下载版本可以自定义，前提是只要是官方有的版本，比如你要下载1.8.1，那么把后面的v1.10.1改为v1.8.1就可以了。本人测试过链接：https://pan.baidu.com/s/1yRTsyD8kDZWwwqCyTjY60w 密码：th8h //百度云下载地址
#cd /usr/local/src
#unzip -x elasticsearch-analysis-ik-1.10.1.zip
#cd elasticsearch-analysis-ik-1.10.1
#mvn package //执行构建，下载依赖包.....这是个漫长的过程，大概十几分钟的时间。下面是表示完成
完成之后就会在/usr/local/src/elasticsearch-analysis-ik-1.10.1/target/releases目录下出现一个包，也就意味着这个IK插件已经有了。
下面需要把包放到elasticsearch安装目录下的plugins目录下。
cp elasticsearch-analysis-ik-1.10.1.zip /usr/share/elasticsearch/plugins/ //因为是yum安装，拷贝到指定目录
# cd /usr/share/elasticsearch/plugins/ # unzip elasticsearch-analysis-ik-1.10.1.zip # mkdir ik # mv ./* ik
最后就重启ES服务，重启过后ES会自动加载IK插件了。
#service elasticsearch restart
Stopping elasticsearch: [ OK ]
Starting elasticsearch: [ OK ]
原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/tech/aiops/2341.html