Hanlp分词1.7版本在Spark中分布式使用记录
新发布1.7.0版本的hanlp自然语言处理工具包差不多已经有半年时间了，最近也是一直在整理这个新版本hanlp分词工具的相关内容。不过按照当前的整理进度，还需要一段时间再给大家详细分享整理的内容。昨天正好看到的这篇关于关于1.7.0版本hanlp分词在spark中的使用介绍的文章，顺便分享给大家一起学习一下！ 以下为分享的文章内容：HanLP分词，如README中所说，如果没有特殊需求，可以通过maven配置，如果要添加自定义词典，需要下载“依赖jar包和用户字典".直接"java xf hanlp-1.6.8-sources.jar" 解压源码，把源码加入工程（依赖本地jar包，有些麻烦，有时候到服务器有找不到jar包的情况)按照文档操作，在Spark中分词，默认找的是本地目录，所以如果是在driver中分词是没有问题的。但是如果要分布式分词，是要把词典目录放在HDFS上面，因为这样每台机器才可以访问到 【参考代码】最好把新增词典放在首位，第一次使用时,HanLP会把新增txt文件，生成bin文件，这个过程比较慢。但是只需要跑一次，它会把bin文件写到HDFS路径上面，第二次以后速度就快一些了。注意到issue中说，只可以在mapPartition中使用。 参考scala代码 class HadoopFileIoAdapter extends IIOAdapter { override def create(path: String): java.io.OutputStream = { val conf: Configuration = new Configuration() val fs: FileSystem = FileSystem.get(URI.create(path), conf) fs.create(new Path(path))} override def open(path: String): java.io.InputStream = { val conf: Configuration = new Configuration() val fs: FileSystem = FileSystem.get(URI.create(path), conf) fs.open(new Path(path))}} def myfuncPerPartition_ ( iter : Iterator ) : Iterator[(Int, mutable.Buffer)]= { println("run in partition") val keyWordNum = 6 HanLP.Config.IOAdapter = new HadoopFileIoAdapter val ret = iter.filter(_.split(",",2).length==2) .map(line=>(line.split(",",2)(1).trim.hashCode, HanLP.extractKeyword(line.split(",",2)(0),keyWordNum) .map(str=>str.filterNot(stopChar.contains(_))).filter(w=>(w.length>1 || ( w.length==1 && white_single_word.contains(w(0))) )) .filterNot(stopWords.contains(_)).take(keyWordNum).distinct)) ret } //调用raw_data.repartition(100).mapPartitions(myfuncPerPartition_)---------------------
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