Hive基于UDF進行文本分詞

作者：劉不二 2020-12-31 05:37:05

Hive作為一個sql查詢引擎，自帶了一些基本的函數，比如count(計數)，sum(求和)，有時候這些基本函數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。

本文轉載自微信公眾號「Java大數據與數據倉庫」，作者劉不二。轉載本文請聯系Java大數據與數據倉庫公眾號。

UDF 簡介

Hive作為一個sql查詢引擎，自帶了一些基本的函數，比如count(計數)，sum(求和)，有時候這些基本函數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。編寫Hive UDF的步驟：

添加相關依賴，創建項目，這里我用的管理工具是maven，所以我創建的也是一個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，就不需要執行add命令了;
通過create temporary function創建臨時函數，不加temporary就創建了一個永久函數;
在SQL 中使用你創建的UDF;

UDF分詞

這個是一個比較常見的場景，例如公司的產品有每天都會產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絡趨勢是什么，但是這里有一個問題就是你的詞庫建設的問題，因為你使用通用的詞庫可能不能達到很好的分詞效果，尤其有很多網絡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數據庫中讀取。es-ik-plugin-sqlite3使用方法：1. 在elasticsearch.yml中設置你的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已經推出了4個大版本。最初，它是以開源項目Luence為應用主體的，結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.基本上重寫了所有的數據結構和算法.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化分詞速度達到每秒鐘大約200萬字左右，準確率能達到96%以上。

目前實現了.中文分詞. 中文姓名識別 . 詞性標注、用戶自定義詞典,關鍵字提取，自動摘要，關鍵字標記等功能。

可以應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，好在國內有medcl大神(國內最早研究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。能準確識別英文、數字，以及日期、時間等數量詞，能識別人名、地名、組織機構名等未登錄詞

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，同時集成了關鍵字提取，關鍵短語提取，關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開發的，可結合到Lucene應用中的，為互聯網、企業內部網使用的中文搜索引擎分詞組件。Paoding填補了國內中文分詞方面開源組件的空白，致力于此并希翼成為互聯網網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/ )實現的中文分詞器，并實現 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.基本上重寫了所有的數據結構和算法.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化內存中中文分詞每秒鐘大約100萬字(速度上已經超越ictclas) 文件讀取分詞每秒鐘大約30萬字準確率能達到96%以上目前實現了….

10：Lucene中文分詞庫ICTCLAS4J

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

代碼實現

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解釋了，需要注意的是GenericUDF 里面的一些方法的使用規則，至于代碼設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

/** 
 * 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

@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建測試需要的環境和參數，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，就是是否開啟停用詞過濾,我們使用ikSeg函數演示一下

下面我們嘗試獲取一下函數的描述信息

如果沒有寫的話，就是下面的這樣的

其它應用場景

通過編寫Hive UDF可以輕松幫我們實現大量常見需求，其它應該場景還有：

ip地址轉地區：將上報的用戶日志中的ip字段轉化為國家-省-市格式，便于做地域分布統計分析;
使用Hive SQL計算的標簽數據，不想編寫Spark程序，可以通過UDF在靜態代碼塊中初始化連接池，利用Hive啟動的并行MR任務，并行快速導入大量數據到codis中，應用于一些推薦業務;
還有其它sql實現相對復雜的任務，都可以編寫永久Hive UDF進行轉化;

總結

這一節我們學習了一個比較常見的UDF，通過實現GenericUDF 抽象類來實現，這一節的重點在于代碼的實現以及對GenericUDF類中方法的理解

上面的代碼實現上有一個問題，那就是關于停用詞的加載，就是我們能不能動態加載停用詞呢?

責任編輯：武曉燕來源： Java大數據與數據倉庫

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Hive基于UDF進行文本分詞