利用HanLP与Flink/Spark做实时中文分词

这两天又开始忙起来了，继续写小短文。

最近刚刚接了一个实时舆情监控的任务，大体思路是实时接入并处理各微信群内用户的发言。一是从中发现规律，为各群用户生成画像，方便做推广；二是及时将用户的不满与抱怨及时上报给业务方。显然，千里之行的第一步就是将用户的发言做词法分析——通俗来讲就是“分词”。

HanLP（主页见这里，项目repo见这里）是目前Java环境下非常流行的中文NLP工具集。要与Spark或Flink等分布式计算框架一起使用，我们首先得把词典和模型放到共享的文件系统——也就是HDFS上。根据项目readme的描述：

下载data.zip，然后将解压的内容上传到HDFS。如果有自定义词典或模型的话，就一并上传上去。

unzip data-for-1.7.5.zip
hdfs dfs -mkdir /hanlp
hdfs dfs -copyFromLocal ./data /hanlp

然后下载hanlp-release.zip，将解压出来的JAR包放到项目中的特定文件夹（如lib）内，再将配置文件hanlp.properties移入项目的resources文件夹。

HanLP默认的I/O适配器是基于普通文件系统的。要想让它能读取HDFS存储的词典和模型数据，需要自定义新的I/O适配器。

public class HadoopFileIOAdapter implements IIOAdapter {
  @Override
  public InputStream open(String path) throws IOException {
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(path), conf);
    return fs.open(new Path(path));
  }

  @Override
  public OutputStream create(String path) throws IOException {
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(path), conf);
    return fs.create(new Path(path));
  }
}

再修改hanlp.properties文件，指定数据文件夹的路径与新的文件适配器类名。

root=hdfs://our-cluster-123/hanlp/
IOAdapter=com.xyz.bigdata.nlp.adapter.HadoopFileIOAdapter

最后在pom文件里加入JAR包的依赖。

    
      com.hankcs
      hanlp
      ${hanlp.version}
      jar
      system
      ${basedir}/lib/hanlp-${hanlp.version}.jar
    

接下来就可以写程序了，以Flink为例，输出每句话的分词结果与没每个词的词性：

dataStream.map(str -> {
    List terms = HanLP.segment(str);
    List> result = new ArrayList<>();     
    for (Term term : terms) {
        result.add(new Tuple2<>(term.word, term.nature.toString()));
    }
    return result;
});

Spark的代码类似，将map()算子换成mapPartitions()就行。

特别需要注意，HanLP类的静态代码块里初始化了大量对象（词典、模型），并且它们都没有实现Serializable接口。所以，我们不要在transformation算子外面调用HanLP相关的任何逻辑，以免出现Driver向Executor无法序列化传输数据的问题。虽然这样每个Executor都会持有全部的HanLP相关数据，但毕竟处于大数据环境，对这点开销是不太敏感的。

晚安。