HDFS 上传文件和读文件的流程(1)由客户端 Client 向 NameNode 节点发出请求; (2)NameNode 向 Client 返回可以存数据的 DataNode 列表,这里遵循机架感应原则(把副本分别放在不同的机架,甚至不同的数据中心); (3)客户端首先根据返回的信息先将文件分块(Hadoop2.X 版本每一个 block 为128M,而之前的版本为 64M); (4)
转载 2023-07-13 11:35:02
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文章目录1、分区表1.1 分区表概念1.2 分区表基本操作1.2.1 创建分区表语法1.2.2 加载数据到分区表中1.2.3 查看分区表有多少分区1.2.4 增加分区1.2.5 删除分区1.2.6 查看分区表结构1.2.7 查询1.3 分区表二级分区1.3.1 创建二级分区表1.3.2 正常的加载数据1.3.3 直接把数据上传到分区目录上,让分区表和数据产生关联1.4 动态分区调整2、分桶表2.
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一、使用的分词包——庖丁分词器介绍1.1、简介:庖丁系统是个完全基于lucene的中文分词系统,它就是重新建了一个analyzer,叫做PaodingAnalyzer,这个analyer的核心任务就是生成一个可以切词TokenStream。1.2、优点:这里之所以使用庖丁主要考虑到庖丁的分词效率比其他的分词器要高,1.3、缺点:其分词有一个缺点:例如下面一段文字:“发展社区老年活动场所和服务设施”
       以前的博客中,使用Spark对本地文件进行了中文分词的统计和排序,但是只能对本地文件进行处理。如果能使用基于Hadoop hdfs文件系统的文件,无疑会增加分布式处理的强大功能。本文参考Hadoop WordCount的example,在Windows 7平台上,对中文文本进行分词及词频统计及排序。  &
Friso是一款基于C语言开发的开源高性能中文分词器,这款软件专门为编程人员开发,可以植入到MySQL、PHP等各种平台,而且源码无需修改就能使用,而且还支持四种切分模式和自定义词库,非常好用。Friso使用流行的mmseg算法实现,完全基于模块化设计和实现,除了能够植入到MySQL,PHP等其他程序中使用之后,并且提供了一个robbe,robbe调用实例,非常好用。软件功能Friso核心功能:中
一、       为什么要进行中文分词?词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为
     中文分词中文文本处理的一个基础性工作,然而长久以来,在Python编程领域,一直缺少高准确率、高效率的分词组件。结巴分词正是为了满足这一需求。 在线演示:http://209.222.69.242:9000/特性: 支持两种分词模式:默认模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,适合搜索引擎。用
Java中文分词器AnsjAnsj 是一个开源的 Java 中文分词工具,基于中科院的 ictclas 中文分词算法,比其他常用的开源分词工具(如mmseg4j)的分词准确率更高。介绍一下Ansj! Ansj中文分词是一款纯Java的、主要应用于自然语言处理的、高精度的中文分词工具,目标是“准确、高效、自由地进行中文分词”,可用于人名识别、地名识别、组织机构名识别、多级词性标注、关键词提取、指纹提
目录中文分词简介分词标准切分歧义未登录词规则分词正向最大匹配(Maximum Match Method, MM法)逆向最大匹配(Reserve Maximum Match Method, RMM法)双向最大匹配(Biderection  Match Method, RMM法)统计分词-HMM模型隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)中文分词的应用jieba分词
中文分词算法一般分为三类:1.基于词表的分词算法正向最大匹配算法FMM逆向最大匹配算法BMM双向最大匹配算法BM2.基于统计模型的分词算法:基于N-gram语言模型的分词算法3.基于序列标注的分词算法基于HMM基于CRF基于深度学习的端到端的分词算法   下面介绍三类基于词表的分词算法一、正向最大匹配算法概念:对于一般文本,从左到右,以贪心的方式切分出当前位置上长度最
中文分词词是最小的有意义的语言成分,对一段文字进行切分称作分词。英文单词之间以空格作为自然分界符,而中文以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记。把中文的汉字序列切分成有意义的词,就是中文分词中文分词中文信息处理的基础与关键。中文分词算法中文分词技术属于自然语言处理技术范畴,对于一句话,人可以通过自己的知识来明白哪些是词,哪些不是词,但如何让计算机也能理解?其处理过程就是分词算法。中文
本文首先介绍下中文分词的基本原理,然后介绍下国内比较流行的中文分词工具,如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR,上述分词工具都已经在github上开源,后续也会附上github链接,以供参考。1.中文分词原理介绍1.1 中文分词概述中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合
jieba库概述:jieba是优秀的中文分词第三方库中文文本需要通过分词获得单个的词语jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装jieba库分为精确模式、全模式、搜索引擎模式原理1.利用一个中文词库,确定汉子之间的关系概率2.汉字间概率大的组成词组,形成分词结果3.除了分词,用户还可以添加自定义的词组安装pip install jieba 如果下载失败需要使用 -i  提
## Hadoop分词实现流程 ### 1. 简介 在开始之前,让我们先了解一下Hadoop分词的概念和作用。Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它可以处理大规模数据,并且具有高容错性和可扩展性。分词是指将一段文本按照一定的规则切分成一个个有意义的词语,是自然语言处理和文本挖掘等领域中的重要预处理步骤之一。Hadoop分词的目的是将大规模文本数据分布式地进行分词处理,使得处理速度更快并且能
原创 2023-08-22 05:33:30
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一、       为什么要进行中文分词?词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分,英文单词之间是以空格作为自然分界符的,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此,中文词语分析是中文信息处理的基础与关键。Lucene中对中文的处理是基于自动切分的单字切分,或者二元切分。除此之外,还有最大切分(包括向前、向后、以及前后相结合)、最少切分、全切分等等。二、       中文分词技术
转载 2013-03-18 15:22:00
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中文分词词典构造简述在分词系统中常用的分词词典机制有:(1)基于整词二分;(2)基于TRIE索引树;(3)基于逐字二分.一、基于整词二分的分词词典机制这是一种广为使用的分词词典机制.其结构通常分为三级,前两级为索引,如图3.1听示。图 3.1 基于整词二分的分词词典机制 1.首字散列表词首字散列函数根据汉字的国标区位码给出。通过一次Hash运算即可直接定位汉字在首字散
1 什么是中文分词器   学过英文的都知道,英文是以单词为单位的,单词与单词之间以空格或者逗号句号隔开。   而中文的语义比较特殊,很难像英文那样,一个汉字一个汉字来划分。   所以需要一个能自动识别中文语义的分词器。2. Lucene自带的中文分词器   StandardAnalyzer      单字分词:就是按照中文一个字一个字地进行分词。如:“我爱中
中文分词技术中文自动分词可主要归纳为“规则分词”“统计分词”和“混合分词”,规则分词主要是通过人工设立词库,按照一定方式进行匹配切分,实现简单高效,但对新词很难进行处理,统计分词能够较好应对新词发现能特殊场景,但太过于依赖语料的质量,因此实践中多是采用两者的结合,即混合分词。1.1 规则分词基于规则的分词是一种机械分词方法,主要是通过维护词典,在切分语句时,将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹
就是前面说的中文分词,这里需要介绍的是一个分词效果较好,使用起来像但方便的Python模块:结巴。一、结巴中文分词采用的算法基于Trie树结构实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图(DAG)采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的HMM模型,使用了Viterbi算法二、结巴中文分词支持的分词模式目前结巴分词支持
本文首先介绍下中文分词的基本原理,然后介绍下国内比较流行的中文分词工具,如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR,上述分词工具都已经在github上开源,后续也会附上github链接,以供参考。 1.中文分词原理介绍 1.1 中文分词概述 中文分词(Chinese Word Segme
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