## 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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Hadoop分词算法是一种用于处理大规模文本数据的工具，能够将自然语言文本分解成单独的词语或短语。这对于许多自然语言处理（NLP）任务非常重要，例如情感分析、主题建模和信息检索。本文将详细探讨Hadoop分词算法的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及应用场景，帮助读者深入理解这一技术。
### 背景描述
在大数据环境下，文本分析需求不断上升。Hadoop作为一个广泛使用的分布式计算
如果程序运行所需要的可执行文件、脚本或者配置文件在Hadoop集群的计算节点上不存在，则首先需要将这些文件分发到集群上才能成功进行计算。Hadoop提供了自动分发文件和压缩包的机制，只需要在启动Streaming作业时配置相应的参数。以下为介绍与对比：more：http://hadoop.apache.org/mapreduce/docs/current/streaming.html用-file分
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2023-08-18 21:03:33
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1.hadoop架构(1) hdfs => hadoop file systema.将文件拆分存储：hadoop 2.x1) 每个文件拆分成128兆每个文件篇存储在不同的节点上2) 比如300兆的文件会被拆分成：128 128 44b. 缺点1) 不适合低延时(毫秒以下)2) 不适合大量小文件3) 不支持并发写入、随机修
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2023-06-28 15:24:57
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七、分区表/分桶表 文章目录七、分区表/分桶表1、分区表1.1 分区表基本操作1.2 分区表二级分区1.3 动态分区调整2、分桶表 1、分区表概念：分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过 WHERE 子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效
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2023-08-20 20:04:33
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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)
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2023-07-13 11:35:02
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导读：大数据集群从最初开始建设时，一般都采用存算一体化的架构，主要是考虑部署简单、管理起来也方便。但是随着集群规模的不断扩大，在整个集群的资源规划和稳定性上都遭受到了不同程度的挑战。业务数据不断增长和技术框架的不断革新，导致集群资源无法始终维护在一个存储和计算比较均衡的状态。因此，对集群适当做一些存储和计算的拆分，一方面可以提升集群的稳定性和性能，另外一方面，也可以降低整体的成本。达到降本增效的效
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2023-11-06 19:24:13
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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”
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2024-01-08 13:49:09
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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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2023-08-10 15:18:48
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Hadoop是怎么分块的
hadoop的分块有两部分，其中第一部分更为人熟知一点。
第一部分就是数据的划分（即把File划分成Block），这个是物理上真真实实的进行了划分，数据文件上传到HDFS里的时候，需要划分成一块一块，每块的大小由hadoop-default.xml里配置选项进行划分。
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2023-07-25 18:51:51
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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。 &
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2023-09-14 14:21:57
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目录中文分词简介什么是分词分词算法有哪些什么是一个好的分词算法基于匹配规则方法前向最大匹配（forward-max matching）后向最大匹配（backward-max matching）双向匹配（Bi-direction Matching）基于概率统计语言模型HMM/CRF讲个段子日/ 照香炉/ 生/ 紫烟
日照/ 香炉/ 生/ 紫烟下面我们一起来学习分词算法吧中文分词简介什么是分词借用百度
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2023-08-12 21:35:48
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倒排索引与分词索引索引介绍倒排索引组成分词分词器Analyze API预定义的分词器中文分词自定义分词分词使用说明分词使用建议更多分词使用可查看官方文档 索引索引介绍正排索引 ：文档 Id 到文档内容、单词的关联关系倒排索引：单词到文档 Id 的关联关系倒排索引组成倒排索引是搜索引擎的核心，主要包含两部分：单词词典（Term Dictionary） 单词词典是倒排索引的重要组成部分，记录所有文档
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2024-04-03 13:59:50
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上一篇我们讲了N一最短路径方法、基于词的n元文法模型，本节将主要介绍由字构词方法、基于词感知机算法的汉语分词方法、基于字的生成模型和区分式模型相结合的汉语分词方法，下面我们就开始讲解由字构词的方法：由字构词方法由字构词方法的由来其实这个方法我们在前面讲解HMM和CRF时就一直在不停的在使用它，下面我们就详细的讲讲他的实现：第一篇由字构词(Character一basedTaggingZ)的分词论文发
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2024-03-14 11:49:56
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# 实现“nlp分词 ik分词”教程
## 摘要
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用ik分词器来进行nlp分词。我将详细描述整个流程，并提供每一步需要做的事情以及相应的代码示例。希望这篇教程能够帮助你快速入门并掌握这一技能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“nlp分词 ik分词”的整体流程。我们可以用下面的表格展示步骤：
```mermaid
flowchart TD
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2024-05-07 03:46:08
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一、安装官方链接：http://pynlpir.readthedocs.org/en/latest/installation.html官方网页中介绍了几种安装方法，大家根据个人需要，自行参考！我采用的是：Install PyNLPIR using easy_install:
$ easy_install pynlpir二、使用NLPIR进行分词注：此处主要使用pynlpir.nlpir模块，该模块
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2023-09-02 16:12:09
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bert编码方法：概括起来，就分词和id映射，我们先看一下分词的两个方法：一、BasicTokenizer大致流程：转成 unicode -> 去除各种奇怪字符 -> 处理中文 -> 空格分词 -> 去除多余字符和标点分词 -> 再次空格分词1.转成unicode:如果是字符串直接返回字符串，如果是字节数组就转成utf-8的格式def convert_to_unico
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2024-06-28 23:12:55
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Hadoop运行斯坦福分词器找不到
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## 引言
在使用Hadoop进行大数据处理时，经常需要对文本数据进行分词处理。斯坦福分词器（Stanford NLP）是一款强大的自然语言处理工具，可以对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等处理。然而，有时候在Hadoop环境中运行斯坦福分词器时，会遇到找不到分词器的问题。本文将介绍为什么会出现这个问题，并提
原创
2023-09-04 12:42:01
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CRF：条件随机场，一种机器学习技术。给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量的条件概率分布模型。以一组词性标注为例，给定输入X={我，喜欢，学习}，那么输出为Y={名词，动词，名词}的概率应该为最大。输入序列X又称为观测序列，输出序列Y又称为状态序列。这个状态序列构成马尔可夫随机场，所以根据观测序列，得出状态序列的概率就包括，前一个状态转化为后一状态的概率（即转移概率）和状态变量到观测变量
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2023-08-29 16:08:20
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Github：结巴分词地址 https://github.com/fxsjy/jieba
几种分词方法的简单使用：
一 . jieba
安装、示例
pip install jieba，jieba分词的语料
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2024-02-05 18:17:13
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