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Spark中分布式使用HanLP(1.7.0)分词示例

楼主#
更多 发布于:2019-05-08 10:04
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".

分享某大神的示例经验:
是直接"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(没有放在首位好像没有生效).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 [String] ) : Iterator[(Int, mutable.Buffer[String])]  = {
     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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