我这里集成好了一个自带IK的版本，下载即用，
https://github.com/xlb378917466/elasticsearch5.2.include_IK
添加了IK插件意味着你可以使用ik_smart（最粗粒度的拆分）和ik_max_word（最细粒度的拆分）两种analyzer。
你也可以从下面这个地址获取最新的IK源码，自己集成，
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik，
里面还提供了使用说明，可以很快上手。
一般使用elasticsearch-head测试比较方便。
这个IK分词插件挺好用的，支持自定义分词，更重要的是支持热更新。
比如上面这个应用程序层是被分成了两个词，如果你把应用程序层作为一个词添加到你的自定义词典中，那么结果就会发生微妙的变化，通过这样不断的完善词库，相信搜索的体验会越来越好。
现在IK分词插件也算集成好了，如何使用？
首先新建一个索引，并且给这个索引下的文档类型设置Mapping关系
这里还是继续使用昨天新建的索引twitter作例子，所以只需要给文档类型tweet 新建一个字段Content，并设置这一个字段的Mapping来举例：
http://localhost:9200/twitter/_mapping/tweet/
{
"properties": {
"content": {
"type": "text",
"store": "no",
"term_vector": "with_positions_offsets",
"analyzer": "ik_smart",
"search_analyzer": "ik_smart",
"include_in_all": "true",
"boost": 8
}
}
}
这样一来，后面添加的Content就会使用ik_smart来分词，
添加一条测试数据：
http://localhost:9200/twitter/tweet/1/ 选择Put Method
{
"content": "应用程序层是一个附加层"
}
查询测试：
http://localhost:9200/twitter/_search/
使用POST Method,因为我使用ElasticSearch Head 在Get的情况下不返回highlight信息，
{
"query" : { "match" : { "content" : "应用程序层是一个附加层" }},
"highlight" : {
"pre_tags" : ["<tag1>", "<tag2>"],
"post_tags" : ["</tag1>", "</tag2>"],
"fields" : {
"content" : {}
}
}
}
返回如下：
使用应用程序关键词是搜不到内容的，因为分词器不识别 这个词，就是说你要用被你拆分之后的词来搜索，才有匹配的记录。
比如下面几个就是被拆分出来的词
