ES安装和hanlp插件安装参考《ElasticSearch分词器-ElasticSearch环境搭建及hanlp插件安装》

https://blog.csdn.net/skywalkeree/article/details/109527633

一．采用hanlp分词器建立分词索引

1. 进入kibana管理台Dev Tools页面

2. 输入如下请求，建立ES索引

表示建立名为hanlp_test的索引，为content字段采用hanlp分词建立索引，查询时同样采用hanlp进行检索

PUT hanlp_test
{
  "settings": {
    "index.analysis.analyzer.default.type": "hanlp"
    },
  "mappings": {
    "doc": {
      "properties": {
        "content": {
          "type":  "text",
          "analyzer": "hanlp"
          , "search_analyzer": "hanlp"
        }
      }
    }
  }
}

索引建立成功会返回如下结果：

{
  "acknowledged": true,
  "shards_acknowledged": true,
  "index": "hanlp_test"
}

3. 插入测试文本

POST hanlp_test/doc
{
    "dep_airport":"记者从四川省农业农村厅了解到"
}

 插入成功后会返回如下结果：

{
  "_index": "hanlp_test",
  "_type": "doc",
  "_id": "AXWcMxy2u8BV2Ovk3a_r",
  "_version": 1,
  "result": "created",
  "_shards": {
    "total": 2,
    "successful": 1,
    "failed": 0
  },
  "created": true
}

4. 文本检索

GET hanlp_test/_search
{
    "query":{
        "match":{
            "dep_airport":"四川省农业"
        }
    }
}

返回如下结果：该结果表示查到了1个有效记录，最大匹配度为0.53484553。同时也返回了匹配的文本内容

 至此，我们的基于hanlp的文本分词索引样例就完成了~

二．MySQL ES文本导入样例

实际情况下，我们采用python从mysql中将海量文本导入ES，导入时需要指定对应的索引，文本类型，和文本内容。

es.index(index='hanlp_test', doc_type='doc', body={"content":checkStr})

import pymysql
from pyhanlp import *
from elasticsearch5 import Elasticsearch

#创建es对象
ES = [
    '127.0.0.1:9200'
]

#创建elasticsearch客户端
es = Elasticsearch(
    ES,
    # 启动前嗅探es集群服务器
    sniff_on_start=True,
    # es集群服务器结点连接异常时是否刷新es节点信息
    sniff_on_connection_fail=True,
    # 每60秒刷新节点信息
    sniffer_timeout=60
)

#创建mysql对象
db = pymysql.connect("127.0.0.1", "root", "root", "data_source")
cursor = db.cursor()

ite = 0
start = 0
checkSize = 1000
sql = "select id,content from my_data_source limit %s, 1000"
while checkSize == 1000:
    ite=ite+1
    cursor.execute(sql, start)
    list = cursor.fetchall()
    checkSize = 0
    for item in list:
        checkSize = checkSize+1
        start = start+1
        if item[1] != None:
		    #过滤无效字符
            checkStr = item[1].replace("n","").strip()
            #插入es
            es.index(index='hanlp_test', doc_type='doc', body={"content":checkStr})

print(checkSize)
db.close()

数据导入成功后，可以参考上面的文本检索样例进行文本检索，效果如下：

最后

以上就是淡定哈密瓜为你收集整理的ElasticSearch分词器-hanlp分词索引ES安装和hanlp插件安装参考《ElasticSearch分词器-ElasticSearch环境搭建及hanlp插件安装》一．采用hanlp分词器建立分词索引二．MySQL ES文本导入样例的全部内容，希望文章能够帮你解决ElasticSearch分词器-hanlp分词索引ES安装和hanlp插件安装参考《ElasticSearch分词器-ElasticSearch环境搭建及hanlp插件安装》一．采用hanlp分词器建立分词索引二．MySQL ES文本导入样例所遇到的程序开发问题。

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