Spark中怎样使用HanLP分词

前言

HanLP是一个开源的中文自然语言处理工具包，可以用于分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等任务。在Spark中使用HanLP分词可以很方便地处理海量文本数据。

依赖

在Spark中使用HanLP分词，需要将HanLP添加到依赖中。可以在项目中的build.sbt文件中添加以下依赖：

    libraryDependencies +="com.hankcs" % "hanlp" % "portable-1.8.4"

示例

下面是一个使用HanLP分词的Spark示例，假设有一个文本文件，每行为一篇文章，需要将每篇文章分词并统计词频：

    import com.hankcs.hanlp.HanLP
    import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

    object WordCount{
        def main(args: Array[String]){
            val conf=new SparkConf().setAppName("Word Count")
            val sc=new SparkContext(conf)

            val input="path/to/input/file"
            val output="path/to/output/folder"

            val textFile=sc.textFile(input)
            val wordCount=textFile.flatMap(line=> HanLP.segment(line).toArray())
                                   .map(word=> (word.toString(), 1))
                                   .reduceByKey(_+_)
                                   .sortBy(-_._2)

            wordCount.saveAsTextFile(output)
        }
    }

上面的代码中，首先使用textFile方法加载文本文件，然后通过flatMap和HanLP.segment方法将每行文章分词并转换为一个单词序列。接着使用map和reduceByKey方法进行词频统计，并使用sortBy方法将结果按照词频从高到低排序。最后使用saveAsTextFile方法将结果写入输出文件夹中。

总结

在Spark中使用HanLP分词可以很方便地处理中文文本数据。只需要将HanLP添加到依赖中，然后在代码中使用HanLP.segment方法对文本进行分词即可。需要注意的是，HanLP.segment方法返回的是一个分词结果列表，需要使用toArray方法将其转换为一个单词序列。