fscrawler是ES的一个文件导入插件，只需要简单的配置就可以实现将本地文件系统的文件导入到ES中进行检索，同时支持丰富的文件格式（txt.pdf,html,word...）等等。下面详细介绍下fscrawler是如何工作和配置的。

一、fscrawler的简单使用：

1、下载： wget https://repo1.maven.org/maven2/fr/pilato/elasticsearch/crawler/fscrawler/2.2/fscrawler-2.2.zip

2、解压：  unzip fscrawler-2.2.zip  目录如下：bin下两个脚本，lib下全部是jar包。

3、启动： bin/fscrawler job_name job_name需要自己设定，第一次启动这个job会创建一个相关的_setting.json用来配置文件和es相关的信息。如下：

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• 编辑这个文件： vim ~/.fscrawler/job_1/_settting.json 修改如下：
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  name表示的是一个job的name同时也是ES数据的的index，URL：代表需要导入的文件所在的文件夹。update_rate:表示多久刷新一次，host：连接es的IP地址和端口号。type：代表的就是ES的type。改完之后保存就可以运行，fs就会将数据导入了。

• 导入数据（会开启一个线程，根据设定的时间进行数据刷新，我们修改文件ES也能得到新的数据）：bin/fscrawler job_name

二、fscrawler配置IK分词器和同义词过滤：

• 初始化一个job后系统会生成三个配置文件：doc.json,folder.json,_setting.json(1,2,5代表ES的版本号，我们是5.x版本就修改5文件夹下的配置文件。)这三个文件用来创建index，mapping。
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• 配置IK分词首先在_default/5/_setting.json中配置analysis：删掉原有的配置文件，添加如下内容：

• {"settings": {"analysis": {"analyzer": {"by_smart": {"type": "custom","tokenizer": "ik_smart","filter": ["by_tfr","by_sfr"],"char_filter": ["by_cfr"]},"by_max_word": {"type": "custom","tokenizer": "ik_max_word","filter": ["by_tfr","by_sfr"],"char_filter": ["by_cfr"]}},"filter": {"by_tfr": {"type": "stop","stopwords": [" "]},"by_sfr": {"type": "synonym","synonyms_path": "analysis/synonyms.txt"}},"char_filter": {"by_cfr": {"type": "mapping","mappings": ["| => |"]}}}}
  }

  跟前面几篇博客中提到的自定义分词器创建同义词过滤一模一样，里面的filter可以选择删除，保留必要的部分，这样我们自定义了两种分词器：by_smart,by_max_word.

• 修改_default/5/doc.json:删除掉所有字段的分词器;analyzer:"xxx",因为在这里只有一个字段需要分词那就是content（文件的内容），给content节点添加加分词器。如下:

• "content" : {"type" : "text","analyzer":"by_max_word" #添加此行。。。},

• 配置就完成了，同样的再次启动job: bin/fscrawler job_name
• 访问9100：可以看到index已经创建好，如下图：
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• 同义词查询：我在同义词中配置了西红柿和番茄，在/tmp/es文件夹下中添加了一个包含西红柿和番茄的文件，9100端口用以下语句查询：

• {"query": {"match": {"content": "番茄"}},"highlight": {"pre_tags": ["<tag1>","<tag2>"],"post_tags": ["</tag1>","</tag2>"],"fields": {"content": {}}}
  }

  结果如下：

• {"hits": [{"_index": "jb_8","_type": "doc","_id": "3a15a979b4684d8a5d86136257888d73","_score": 0.49273878,"_source": {"content": "我爱吃西红柿鸡蛋面。还喜欢番茄炒蛋饭","meta": {"raw": {"X-Parsed-By": "org.apache.tika.parser.DefaultParser","Content-Encoding": "UTF-8","Content-Type": "text/plain;charset=UTF-8"}},"file": {"extension": "txt","content_type": "text/plain;charset=UTF-8","last_modified": "2017-05-24T10: 22: 31","indexing_date": "2017-05-25T14: 08: 10.881","filesize": 55,"filename": "sy.txt","url": "file: ///tmp/es/sy.txt"},"path": {"encoded": "824b64ab42d4b63cda6e747e2b80e5","root": "824b64ab42d4b63cda6e747e2b80e5","virtual": "/","real": "/tmp/es/sy.txt"}},"highlight": {"content": ["我爱吃<tag1>西红柿</tag1>鸡蛋面。还喜欢<tag1>番茄</tag1>炒蛋饭"]}}]
  }

• 完整的IK分词同义词过滤就配置完成了。

• 如下图是txt,html格式，其他格式亲测可用，但是文件名中文会乱码。
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注意：

　　要选择fs2.2的版本，2.1的版本在5.3.1的ES上连接失败。