新發布1.7.0版本的hanlp自然語言處理工具包差不多已經有半年時間了，最近也是一直在整理這個新版本hanlp分詞工具的相關內容。不過按照當前的整理進度，還需要一段時間再給大家詳細分享整理的內容。昨天正好看到的這篇關於關於1.7.0版本hanlp分詞在spark中的使用介紹的文章，順便分享給大家一起學習一下！
以下爲分享的文章內容：
HanLP分詞，如README中所說，如果沒有特殊需求，可以通過maven配置，如果要添加自定義詞典，需要下載“依賴jar包和用戶字典".
直接"java xf hanlp-1.6.8-sources.jar" 解壓源碼，把源碼加入工程（依賴本地jar包，有些麻煩，有時候到服務器有找不到jar包的情況)
按照文檔操作，在Spark中分詞，默認找的是本地目錄，所以如果是在driver中分詞是沒有問題的。但是如果要分佈式分詞，是要把詞典目錄放在HDFS上面，因爲這樣每臺機器纔可以訪問到 【參考代碼】
最好把新增詞典放在首位，第一次使用時,HanLP會把新增txt文件，生成bin文件，這個過程比較慢。但是只需要跑一次，它會把bin文件寫到HDFS路徑上面，第二次以後速度就快一些了。
注意到issue中說，只可以在mapPartition中使用。
參考scala代碼
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
}
//調用
raw_data.repartition(100).mapPartitions(myfuncPerPartition_)
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