Hive中怎么利用UDF實現(xiàn)文本分詞，相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

創(chuàng)新互聯(lián)：成立于2013年為各行業(yè)開拓出企業(yè)自己的“網(wǎng)站建設(shè)”服務(wù)，為上千余家公司企業(yè)提供了專業(yè)的網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)頁設(shè)計和網(wǎng)站推廣服務(wù)， 按需定制開發(fā)由設(shè)計師親自精心設(shè)計，設(shè)計的效果完全按照客戶的要求，并適當(dāng)?shù)奶岢龊侠淼慕ㄗh，擁有的視覺效果，策劃師分析客戶的同行競爭對手，根據(jù)客戶的實際情況給出合理的網(wǎng)站構(gòu)架，制作客戶同行業(yè)具有領(lǐng)先地位的。

UDF 簡介

Hive作為一個sql查詢引擎，自帶了一些基本的函數(shù)，比如count(計數(shù))，sum(求和)，有時候這些基本函數(shù)滿足不了我們的需求，這時候就要寫hive  hdf(user defined funation)，又叫用戶自定義函數(shù)。編寫Hive UDF的步驟：

• 添加相關(guān)依賴，創(chuàng)建項目，這里我用的管理工具是maven，所以我創(chuàng)建的也是一個maven 項目(這個時候你需要選擇合適的依賴版本，主要是Hadoop 和  Hive,可以使用hadoop version和hive --version 來分別查看版本)

• 繼承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF類，實現(xiàn)evaluate方法，然后打包;

• 使用 add方法添加jar 包到分布式緩存，如果jar包是上傳到$HIVE_HOME/lib/目錄以下，就不需要執(zhí)行add命令了;

• 通過create temporary function創(chuàng)建臨時函數(shù)，不加temporary就創(chuàng)建了一個永久函數(shù);

• 在SQL 中使用你創(chuàng)建的UDF;

UDF分詞

這個是一個比較常見的場景，例如公司的產(chǎn)品有每天都會產(chǎn)生大量的彈幕或者評論，這個時候我們可能會想去分析一下大家最關(guān)心的熱點話題是什么，或者是我們會分析最近一段時間的網(wǎng)絡(luò)趨勢是什么，但是這里有一個問題就是你的詞庫建設(shè)的問題，因為你使用通用的詞庫可能不能達到很好的分詞效果，尤其有很多網(wǎng)絡(luò)流行用語它是不在詞庫里的，還有一個就是停用詞的問題了，因為很多時候停用詞是沒有意義的，所以這里我們需要將其過濾，而過濾的方式就是通過停用詞詞表進行過濾。

這個時候我們的解決方案主要有兩種，一種是使用第三方提供的一些詞庫，還有一種是自建詞庫，然后有專人去維護，這個也是比較常見的一種情況。

最后一個就是我們使用的分詞工具，因為目前主流的分詞器很多，選擇不同的分詞工具可能對我們的分詞結(jié)果有很多影響。

分詞工具

1：Elasticsearch的開源中文分詞器 IK Analysis(Star:2471)

IK中文分詞器在Elasticsearch上的使用。原生IK中文分詞是從文件系統(tǒng)中讀取詞典，es-ik本身可擴展成從不同的源讀取詞典。目前提供從sqlite3數(shù)據(jù)庫中讀取。es-ik-plugin-sqlite3使用方法：1.  在elasticsearch.yml中設(shè)置你的sqlite3詞典的位置：ik_analysis_db_path:  /opt/ik/dictionary.db

2：開源的java中文分詞庫 IKAnalyzer(Star:343)

IK Analyzer 是一個開源的，基于java語言開發(fā)的輕量級的中文分詞工具包。從2006年12月推出1.0版開始，  IKAnalyzer已經(jīng)推出了4個大版本。最初，它是以開源項目Luence為應(yīng)用主體的，結(jié)合詞典分詞和文法分析算法的中文分詞組件。從3.0版本開始，IK發(fā)展為面向Java的公用分詞組件，獨立于Lucene項目

3：java開源中文分詞 Ansj(Star:3019)

Ansj中文分詞  這是一個ictclas的java實現(xiàn).基本上重寫了所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法.詞典是用的開源版的ictclas所提供的.并且進行了部分的人工優(yōu)化  分詞速度達到每秒鐘大約200萬字左右，準(zhǔn)確率能達到96%以上。

目前實現(xiàn)了.中文分詞. 中文姓名識別 . 詞性標(biāo)注、用戶自定義詞典,關(guān)鍵字提取，自動摘要，關(guān)鍵字標(biāo)記等功能。

可以應(yīng)用到自然語言處理等方面,適用于對分詞效果要求高的各種項目.

4：結(jié)巴分詞 ElasticSearch 插件(Star:188)

elasticsearch官方只提供smartcn這個中文分詞插件，效果不是很好，好在國內(nèi)有medcl大神(國內(nèi)最早研究es的人之一)寫的兩個中文分詞插件，一個是ik的，一個是mmseg的

5：Java分布式中文分詞組件 - word分詞(Star:672)

word分詞是一個Java實現(xiàn)的分布式的中文分詞組件，提供了多種基于詞典的分詞算法，并利用ngram模型來消除歧義。能準(zhǔn)確識別英文、數(shù)字，以及日期、時間等數(shù)量詞，能識別人名、地名、組織機構(gòu)名等未登錄詞

6：Java開源中文分詞器jcseg(Star:400)

Jcseg是什么?Jcseg是基于mmseg算法的一個輕量級開源中文分詞器，同時集成了關(guān)鍵字提取，關(guān)鍵短語提取，關(guān)鍵句子提取和文章自動摘要等功能，并且提供了最新版本的lucene,  solr, elasticsearch的分詞接口， Jcseg自帶了一個 jcseg.properties文件…

7：中文分詞庫Paoding

庖丁中文分詞庫是一個使用Java開發(fā)的，可結(jié)合到Lucene應(yīng)用中的，為互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)使用的中文搜索引擎分詞組件。Paoding填補了國內(nèi)中文分詞方面開源組件的空白，致力于此并希翼成為互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站首選的中文分詞開源組件。Paoding中文分詞追求分詞的高效率和用戶良好體驗。

8：中文分詞器mmseg4j

mmseg4j 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法(http://technology.chtsai.org/mmseg/  )實現(xiàn)的中文分詞器，并實現(xiàn) lucene 的 analyzer 和 solr 的TokenizerFactory 以方便在Lucene和Solr中使…

9：中文分詞Ansj(Star:3015)

Ansj中文分詞  這是一個ictclas的java實現(xiàn).基本上重寫了所有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法.詞典是用的開源版的ictclas所提供的.并且進行了部分的人工優(yōu)化  內(nèi)存中中文分詞每秒鐘大約100萬字(速度上已經(jīng)超越ictclas) 文件讀取分詞每秒鐘大約30萬字 準(zhǔn)確率能達到96%以上 目前實現(xiàn)了….

10：Lucene中文分詞庫ICTCLAS4J

ictclas4j中文分詞系統(tǒng)是sinboy在中科院張華平和劉群老師的研制的FreeICTCLAS的基礎(chǔ)上完成的一個java開源分詞項目，簡化了原分詞程序的復(fù)雜度，旨在為廣大的中文分詞愛好者一個更好的學(xué)習(xí)機會。

代碼實現(xiàn)

第一步：引入依賴

這里我們引入了兩個依賴，其實是兩個不同分詞工具

<dependency>   <groupId>org.ansj</groupId>   <artifactId>ansj_seg</artifactId>   <version>5.1.6</version>   <scope>compile</scope> </dependency> <dependency>   <groupId>com.janeluo</groupId>   <artifactId>ikanalyzer</artifactId>   <version>2012_u6</version> </dependency>

在開始之前我們先寫一個demo 玩玩，讓大家有個基本的認(rèn)識

@Test public  void testAnsjSeg() {     String str = "我叫李太白，我是一個詩人，我生活在唐朝" ;       // 選擇使用哪種分詞器 BaseAnalysis ToAnalysis NlpAnalysis  IndexAnalysis     Result result = ToAnalysis.parse(str);     System.out.println(result);     KeyWordComputer kwc = new KeyWordComputer(5);     Collection<Keyword> keywords = kwc.computeArticleTfidf(str);     System.out.println(keywords); }

輸出結(jié)果

我/r,叫/v,李太白/nr,，/w,我/r,是/v,一個/m,詩人/n,，/w,我/r,生活/vn,在/p,唐朝/t [李太白/24.72276098504223, 詩人/3.0502185968368885, 唐朝/0.8965677022546215, 生活/0.6892230219652541]

[李太白/24.72276098504223, 詩人/3.0502185968368885, 唐朝/0.8965677022546215,  生活/0.6892230219652541]

第二步：引入停用詞詞庫

因為是停用詞詞庫，本身也不是很大，所以我直接放在項目里了，當(dāng)然你也可以放在其他地方，例如HDFS 上

第三步：編寫UDF

代碼很簡單我就不不做詳細(xì)解釋了，需要注意的是GenericUDF  里面的一些方法的使用規(guī)則，至于代碼設(shè)計的好壞以及還有什么改進的方案我們后面再說，下面兩套實現(xiàn)的思路幾乎是一致的，不一樣的是在使用的分詞工具上的不一樣

ansj的實現(xiàn)

/**  * Chinese words segmentation with user-dict in com.kingcall.dic  * use Ansj(a java open source analyzer)  */  // 這個信息就是你每次使用desc 進行獲取函數(shù)信息的時候返回的 @Description(name = "ansj_seg", value = "_FUNC_(str) - chinese words segment using ansj. Return list of words.",         extended = "Example: select _FUNC_('我是測試字符串') from src limit 1;\n"                 + "[\"我\", \"是\", \"測試\", \"字符串\"]")  public class AnsjSeg extends GenericUDF {     private transient ObjectInspectorConverters.Converter[] converters;     private static final String userDic = "/app/stopwords/com.kingcall.dic";      //load userDic in hdfs     static {         try {             FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());             FSDataInputStream in = fs.open(new Path(userDic));             BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(in));              String line = null;             String[] strs = null;             while ((line = br.readLine()) != null) {                 line = line.trim();                 if (line.length() > 0) {                     strs = line.split("\t");                     strs[0] = strs[0].toLowerCase();                     DicLibrary.insert(DicLibrary.DEFAULT, strs[0]); //ignore nature and freq                 }             }             MyStaticValue.isNameRecognition = Boolean.FALSE;             MyStaticValue.isQuantifierRecognition = Boolean.TRUE;         } catch (Exception e) {             System.out.println("Error when load userDic" + e.getMessage());         }     }      @Override     public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {         if (arguments.length < 1 || arguments.length > 2) {             throw new UDFArgumentLengthException(                     "The function AnsjSeg(str) takes 1 or 2 arguments.");         }          converters = new ObjectInspectorConverters.Converter[arguments.length];         converters[0] = ObjectInspectorConverters.getConverter(arguments[0], PrimitiveObjectInspectorFactory.writableStringObjectInspector);         if (2 == arguments.length) {             converters[1] = ObjectInspectorConverters.getConverter(arguments[1], PrimitiveObjectInspectorFactory.writableIntObjectInspector);         }         return ObjectInspectorFactory.getStandardListObjectInspector(PrimitiveObjectInspectorFactory.writableStringObjectInspector);     }       @Override     public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {         boolean filterStop = false;         if (arguments[0].get() == null) {             return null;         }         if (2 == arguments.length) {             IntWritable filterParam = (IntWritable) converters[1].convert(arguments[1].get());             if (1 == filterParam.get()) filterStop = true;         }          Text s = (Text) converters[0].convert(arguments[0].get());         ArrayList<Text> result = new ArrayList<>();          if (filterStop) {             for (Term words : DicAnalysis.parse(s.toString()).recognition(StopLibrary.get())) {                 if (words.getName().trim().length() > 0) {                     result.add(new Text(words.getName().trim()));                 }             }         } else {             for (Term words : DicAnalysis.parse(s.toString())) {                 if (words.getName().trim().length() > 0) {                     result.add(new Text(words.getName().trim()));                 }             }         }         return result;     }       @Override     public String getDisplayString(String[] children) {         return getStandardDisplayString("ansj_seg", children);     } }

ikanalyzer的實現(xiàn)

@Description(name = "ansj_seg", value = "_FUNC_(str) - chinese words segment using Iknalyzer. Return list of words.",         extended = "Example: select _FUNC_('我是測試字符串') from src limit 1;\n"                 + "[\"我\", \"是\", \"測試\", \"字符串\"]") public class IknalyzerSeg extends GenericUDF {     private transient ObjectInspectorConverters.Converter[] converters;     //用來存放停用詞的集合     Set<String> stopWordSet = new HashSet<String>();      @Override     public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {         if (arguments.length < 1 || arguments.length > 2) {             throw new UDFArgumentLengthException(                     "The function AnsjSeg(str) takes 1 or 2 arguments.");         }         //讀入停用詞文件         BufferedReader StopWordFileBr = null;         try {             StopWordFileBr = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(new File("stopwords/baidu_stopwords.txt"))));             //初如化停用詞集             String stopWord = null;             for(; (stopWord = StopWordFileBr.readLine()) != null;){                 stopWordSet.add(stopWord);             }         } catch (FileNotFoundException e) {             e.printStackTrace();         } catch (IOException e) {             e.printStackTrace();         }          converters = new ObjectInspectorConverters.Converter[arguments.length];         converters[0] = ObjectInspectorConverters.getConverter(arguments[0], PrimitiveObjectInspectorFactory.writableStringObjectInspector);         if (2 == arguments.length) {             converters[1] = ObjectInspectorConverters.getConverter(arguments[1], PrimitiveObjectInspectorFactory.writableIntObjectInspector);         }         return ObjectInspectorFactory.getStandardListObjectInspector(PrimitiveObjectInspectorFactory.writableStringObjectInspector);      }      @Override     public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {         boolean filterStop = false;         if (arguments[0].get() == null) {             return null;         }         if (2 == arguments.length) {             IntWritable filterParam = (IntWritable) converters[1].convert(arguments[1].get());             if (1 == filterParam.get()) filterStop = true;         }         Text s = (Text) converters[0].convert(arguments[0].get());         StringReader reader = new StringReader(s.toString());         IKSegmenter iks = new IKSegmenter(reader, true);         List<Text> list = new ArrayList<>();         if (filterStop) {             try {                 Lexeme lexeme;                 while ((lexeme = iks.next()) != null) {                     if (!stopWordSet.contains(lexeme.getLexemeText())) {                         list.add(new Text(lexeme.getLexemeText()));                     }                 }             } catch (IOException e) {             }         } else {             try {                 Lexeme lexeme;                 while ((lexeme = iks.next()) != null) {                     list.add(new Text(lexeme.getLexemeText()));                 }             } catch (IOException e) {             }         }         return list;     }      @Override     public String getDisplayString(String[] children) {         return "Usage: evaluate(String str)";     } }

第四步：編寫測試用例

GenericUDF 給我們提供了一些方法，這些方法可以用來構(gòu)建測試需要的環(huán)境和參數(shù)，這樣我們就可以測試這些代碼了

@Test public void testAnsjSegFunc() throws HiveException {     AnsjSeg udf = new AnsjSeg();     ObjectInspector valueOI0 = PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector;     ObjectInspector valueOI1 = PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;     ObjectInspector[] init_args = {valueOI0, valueOI1};     udf.initialize(init_args);      Text str = new Text("我是測試字符串");      GenericUDF.DeferredObject valueObj0 = new GenericUDF.DeferredJavaObject(str);     GenericUDF.DeferredObject valueObj1 = new GenericUDF.DeferredJavaObject(0);     GenericUDF.DeferredObject[] args = {valueObj0, valueObj1};     ArrayList<Object> res = (ArrayList<Object>) udf.evaluate(args);     System.out.println(res); }   @Test public void testIkSegFunc() throws HiveException {     IknalyzerSeg udf = new IknalyzerSeg();     ObjectInspector valueOI0 = PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector;     ObjectInspector valueOI1 = PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector;     ObjectInspector[] init_args = {valueOI0, valueOI1};     udf.initialize(init_args);      Text str = new Text("我是測試字符串");      GenericUDF.DeferredObject valueObj0 = new GenericUDF.DeferredJavaObject(str);     GenericUDF.DeferredObject valueObj1 = new GenericUDF.DeferredJavaObject(0);     GenericUDF.DeferredObject[] args = {valueObj0, valueObj1};     ArrayList<Object> res = (ArrayList<Object>) udf.evaluate(args);     System.out.println(res); }

我們看到加載停用詞沒有找到，但是整體還是跑起來了，因為讀取不到HDFS 上的文件

但是我們第二個樣例是不需要從HDFS  上加載停用詞信息，所以可以完美的測試運行

注 后來為了能在外部更新文件，我將其放在了HDFS 上，和AnsjSeg  中的代碼一樣

第五步：創(chuàng)建UDF 并使用

add jar /Users/liuwenqiang/workspace/code/idea/HiveUDF/target/HiveUDF-0.0.4.jar; create temporary function ansjSeg as 'com.kingcall.bigdata.HiveUDF.AnsjSeg'; select ansjSeg("我是字符串，你是啥"); -- 開啟停用詞過濾 select ansjSeg("我是字符串，你是啥",1); create temporary function ikSeg as 'com.kingcall.bigdata.HiveUDF.IknalyzerSeg'; select ikSeg("我是字符串，你是啥"); select ikSeg("我是字符串，你是啥",1);

上面方法的第二個參數(shù)，就是是否開啟停用詞過濾,我們使用ikSeg函數(shù)演示一下

下面我們嘗試獲取一下函數(shù)的描述信息

如果沒有寫的話，就是下面的這樣的

其它應(yīng)用場景

通過編寫Hive  UDF可以輕松幫我們實現(xiàn)大量常見需求，其它應(yīng)該場景還有：

• ip地址轉(zhuǎn)地區(qū)：將上報的用戶日志中的ip字段轉(zhuǎn)化為國家-省-市格式，便于做地域分布統(tǒng)計分析;

• 使用Hive  SQL計算的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，不想編寫Spark程序，可以通過UDF在靜態(tài)代碼塊中初始化連接池，利用Hive啟動的并行MR任務(wù)，并行快速導(dǎo)入大量數(shù)據(jù)到codis中，應(yīng)用于一些推薦業(yè)務(wù);

• 還有其它sql實現(xiàn)相對復(fù)雜的任務(wù)，都可以編寫永久Hive UDF進行轉(zhuǎn)化;

看完上述內(nèi)容，你們掌握Hive中怎么利用UDF實現(xiàn)文本分詞的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

文章題目：Hive中怎么利用UDF實現(xiàn)文本分詞
分享路徑：http://chinadenli.net/article10/ihcego.html

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