hadoop学习【8】——基于hadoop的分词程序二（ICTCLAS分词器）

0、【前言】今天下午坑了我一下午，总算在hadoop上把ICTCLAS分词器跑起来了，其实不是mapreduce化困难，而是一个很小的问题，我是很早就完过ICTCLAS分词器的，因为现在需要分词的内容太多，所以才想这把java程序mapreduce化的，但是这就意味着要在linux下的eclipse跑ICTCLAS分词系统，我一直没发现在windows下和linux下用的包不一样，就这样坑了我一下午，一直报一个纠结的错误空指针异常，看了良久源代码也没解决，最终百度了一下，还不少人跟我犯过同样的错误，不过最终百经周折算是解决了，分词速度还可以，等会会跟庖丁的分词作下比较的。

一、ICTCLAS分词器简介

全球最受欢迎的汉语分词开源系统

获得首届国际分词大赛综合排名第一，国家973评测第一名

人名识别、地名识别、组织机构名识别

支持行业词典、用户自定义词典

多级词性标注

关键词提取、指纹提取

                                     ——摘自官方的介绍

二、windows下开发基于ICTCLAS分词器的分词程序

2.1、环境准备

        eclipse开发环境

        相关的包：

         ICTCLAS：http://pan.baidu.com/s/1mg2vbny

         commons.lang2.4:http://pan.baidu.com/s/1tlWWu

2.2、开发java项目

          首先把ICTCLAS解压，然后把Data文件夹整个拷贝到eclipse项目的文件夹下，而bin目录下的org文件整个拷贝到你eclipse项目的src目录下。

2.3、项目结构图：

2.4、测试程序

package test;
import org.ictclas4j.bean.SegResult;
import org.ictclas4j.segment.SegTag;
/**
 * @author jonsen_hb
 */
public class Test {
	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		Long start = System.currentTimeMillis();//时间测试开始
		
		String src_line = "这个世界复杂，其实只是人心复杂；生活，慢慢地走，慢慢地过，在不经意间就串起了流年。总有些追逐会化成云烟，总有些故事会写成诗篇，总有些话语会留下悸动，总有些记忆会美在心间。";
		SegTag segTag = new SegTag(1);// 分词路径的数目,
		SegResult segResult = segTag.split(src_line.trim());//进行分词
		String classifyContent = segResult.getFinalResult();
		
		Long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("分词时间花费:"+(end-start));
		System.out.println(classifyContent);

	}
}

2.5、结果：（注意这里句子太长，图没有截取完）

三、linux下开发基于ICTCLAS分词器的分词程序

3.1、直接把windows下用的一套东西照搬到linux下的痛苦：（就一直报这个错）

3.2、在官网下下载linux 32版后就没问题了

相关包下载：http://www.ictclas.org/ictclas_download.aspx

3.3、linux下的eclipse中开发基于ICTCLAS分词器的分词程序

首先下载ICTCLAS2011_Linux_32_jni ，解压后是ICTCLAS50_Linux_RHAS_32_JNI文件夹。

在Eclipse里面新建一个Java Project，把ICTCLAS50_Linux_RHAS_32_JNI/API下的ICTCLAS放到Java Project的src目录下，把ICTCLAS50_Linux_RHAS_32_JNI/API下的其他所有内容放到Java Project的根目录下，新建一下java class，取名Test。在ICTCLAS50_Linux_RHAS_32_JNI/Doc下有个ICTCLAS50的API使用说明，第22页是第一个JNI示例程序，把该程序的见容拷贝到我们的Test.java里面就可以了。

程序如下：

package test;

import ICTCLAS.I3S.AC.ICTCLAS50;

public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		try {
			long start = System.currentTimeMillis();
			ICTCLAS50 testICTCLAS50 = new ICTCLAS50();
			// 分词所需库（即Data文件夹）的路径
			String argu = ".";
			// 初始化
			if (testICTCLAS50.ICTCLAS_Init(argu.getBytes("GB2312")) == false) {
				System.out.println("Init Fail!");
				return;
			} else {
				System.out.println("Init Succeed!");
			}
			String sInput = "这个世界复杂，其实只是人心复杂；生活，慢慢地走，慢慢地过，在不经意间就串起了流年。总有些追逐会化成云烟，总有些故事会写成诗篇，总有些话语会留下悸动，总有些记忆会美在心间。";
			byte nativeBytes[] = testICTCLAS50.ICTCLAS_ParagraphProcess(
					sInput.getBytes("GB2312"), 0, 0);
			// System.out.println(nativeBytes.length);
			String nativeStr = new String(nativeBytes, 0, nativeBytes.length,
					"GB2312");
			// System.out.println("The result is ：" + nativeStr);
			String[] rest = nativeStr.split("\\s+");
			StringBuilder sb = new StringBuilder("");
			for (int i = 0; i < rest.length; i++)
				sb.append(rest[i]+" ");
			System.out.println(sb.toString());
			Long end = System.currentTimeMillis();
			System.out.println("all time:" + (end-start));
			testICTCLAS50.ICTCLAS_Exit();
		} catch (Exception e) {
		}
	}
}

测试时间如下截图：

对比来看，windows下跑一句的时间已经远远甩出了在linux下跑的时间了！！！

四、hadoop平台下开发基于ICTCLAS分词器的mapreduce分词程序

4.1、开发环境

hadoop1.1.2（伪分布式）

linux：centos 5.3  32位

开发工具：eclipse

4.2、所需要的包，上面已经提到了，或者参考官网给的说明

4.3、程序：

主要程序，其中调用的一个类见我的上一篇文章中，给出了源代码了已经。

package test;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import ICTCLAS.I3S.AC.ICTCLAS50;

public class TestICTCLAS extends Configured implements Tool {

	public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
		public static void main(String[] args) throws Exception {
			int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new TestICTCLAS(),
					args);
			System.exit(res);
		}
		enum Counter {
			LINESKIP,
		}
		public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
				throws IOException, InterruptedException {
			String line = value.toString();
			try {
				String[] lineSplit = line.split("[\\s]+");
				String anum = lineSplit[0];
				String bnum = lineSplit[1];
				ICTCLAS50 testICTCLAS50 = new ICTCLAS50();
				// 分词所需库（即Data文件夹）的路径
				String argu = ".";
				// 初始化
				if (testICTCLAS50.ICTCLAS_Init(argu.getBytes("GB2312")) == false) {
					System.out.println("Init Fail!");
					return;
				} else {
					System.out.println("Init Succeed!");
				}
				StringBuilder sb = new StringBuilder();
				String resultString = "";
				byte nativeBytes[] = testICTCLAS50.ICTCLAS_ParagraphProcess(
						bnum.getBytes("GB2312"), 0, 0);
				// System.out.println(nativeBytes.length);
				String nativeStr = new String(nativeBytes, 0,
						nativeBytes.length, "GB2312");
				// System.out.println("The result is ：" + nativeStr);
				String[] rest = nativeStr.split("\\s+");
				for (int i = 0; i < rest.length; i++)
					sb.append(rest[i] + " ");
				FileExcludeStopWord fileExcludeStopWord = new FileExcludeStopWord();
				resultString = fileExcludeStopWord.fileExcludeStopWord(sb
						.toString());
				context.write(new Text(anum), new Text(resultString));
			} catch (java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException e) {
				context.getCounter(Counter.LINESKIP).increment(1);
				return;
			}
		}
	}
	public int run(String[] args) throws Exception {
		Configuration conf = getConf();
		Job job = new Job(conf, "TestICTCLAS");
		job.setJarByClass(TestICTCLAS.class);
		FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
		job.setMapperClass(Map.class);
		job.setOutputFormatClass(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);
		job.waitForCompletion(true);
		System.out.println("job's name"+job.getJobName());
		System.out.println("job status"+(job.isSuccessful()?"yes":"no"));
		return job.isSuccessful()?0:1;
	}

}

4.4、上传数据：这里跑了10条数据

4.5、分词结果：（已去除部分停用词，这里的停用词表不是太好，有待改进）

4.6、测试结果：

4.7、对比来看，hadoop对于小文件其实是没有什么优势的，但对于大文件（上TB/PB级别）来说就是优势明显了!

五、和庖丁分词器简单对比：

庖丁在hadoop上跑的速度比ICTCLAS略好一点点！！！

六、总结：

5.1、从性能上来看，其实ICTCLAS的效率还是不错的，在windows上可能是我用的不是官网的包，感觉慢好多，在linux下的确是速度很快，应该在庖丁之上。如果用hadoop分布式平台来跑这两个分词程序的话还不好说，毕竟没有真正的测试过，后面测试了再写。

5.2、庖丁的分词器缺点明显，给出的各种可能的词好是好，但是增加了程序员的负担。而且问题是，人也除了手工分出来，准确率高一些外，用写程序的方式分其实准确率还是不高的。