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Hive中怎么利用UDF实现文本分词，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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UDF 简介
Hive作为一个sql查询引擎，自带了一些基本的函数，比如count(计数)，sum(求和)，有时候这些基本函数满足不了我们的需求，这时候就要写hive hdf(user defined funation)，又叫用户自定义函数。编写Hive UDF的步骤：
添加相关依赖，创建项目，这里我用的管理工具是maven，所以我创建的也是一个maven 项目(这个时候你需要选择合适的依赖版本，主要是Hadoop 和 Hive,可以使用hadoop version和hive --version 来分别查看版本)
继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，实现evaluate方法，然后打包;
使用 add方法添加jar 包到分布式缓存，如果jar包是上传到$HIVE_HOME/lib/目录以下，就不需要执行add命令了;
通过create temporary function创建临时函数，不加temporary就创建了一个永久函数;
在SQL 中使用你创建的UDF;
UDF分词
这个是一个比较常见的场景，例如公司的产品有每天都会产生大量的弹幕或者评论，这个时候我们可能会想去分析一下大家最关心的热点话题是什么，或者是我们会分析最近一段时间的网络趋势是什么，但是这里有一个问题就是你的词库建设的问题，因为你使用通用的词库可能不能达到很好的分词效果，尤其有很多网络流行用语它是不在词库里的，还有一个就是停用词的问题了，因为很多时候停用词是没有意义的，所以这里我们需要将其过滤，而过滤的方式就是通过停用词词表进行过滤。
这个时候我们的解决方案主要有两种，一种是使用第三方提供的一些词库，还有一种是自建词库，然后有专人去维护，这个也是比较常见的一种情况。
最后一个就是我们使用的分词工具，因为目前主流的分词器很多，选择不同的分词工具可能对我们的分词结果有很多影响。
分词工具
1：Elasticsearch的开源中文分词器 IK Analysis(Star:2471)
IK中文分词器在Elasticsearch上的使用。原生IK中文分词是从文件系统中读取词典，es-ik本身可扩展成从不同的源读取词典。目前提供从sqlite3数据库中读取。es-ik-plugin-sqlite3使用方法：1. 在elasticsearch.yml中设置你的sqlite3词典的位置：ik_analysis_db_path: /opt/ik/dictionary.db
2：开源的java中文分词库 IKAnalyzer(Star:343)
IK Analyzer 是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包。从2006年12月推出1.0版开始， IKAnalyzer已经推出了4个大版本。最初，它是以开源项目Luence为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从3.0版本开始，IK发展为面向Java的公用分词组件，独立于Lucene项目
3：java开源中文分词 Ansj(Star:3019)
Ansj中文分词 这是一个ictclas的java实现.基本上重写了所有的数据结构和算法.词典是用的开源版的ictclas所提供的.并且进行了部分的人工优化 分词速度达到每秒钟大约200万字左右，准确率能达到96%以上。
目前实现了.中文分词. 中文姓名识别 . 词性标注、用户自定义词典,关键字提取，自动摘要，关键字标记等功能。
可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目.
4：结巴分词 ElasticSearch 插件(Star:188)
elasticsearch官方只提供smartcn这个中文分词插件，效果不是很好，好在国内有medcl大神(国内最早研究es的人之一)写的两个中文分词插件，一个是ik的，一个是mmseg的
5：Java分布式中文分词组件 - word分词(Star:672)
word分词是一个Java实现的分布式的中文分词组件，提供了多种基于词典的分词算法，并利用ngram模型来消除歧义。能准确识别英文、数字，以及日期、时间等数量词，能识别人名、地名、组织机构名等未登录词
6：Java开源中文分词器jcseg(Star:400)
Jcseg是什么?Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级开源中文分词器，同时集成了关键字提取，关键短语提取，关键句子提取和文章自动摘要等功能，并且提供了最新版本的lucene, solr, elasticsearch的分词接口， Jcseg自带了一个 jcseg.properties文件…
7：中文分词库Paoding
庖丁中文分词库是一个使用Java开发的，可结合到Lucene应用中的，为互联网、企业内部网使用的中文搜索引擎分词组件。Paoding填补了国内中文分词方面开源组件的空白，致力于此并希翼成为互联网网站首选的中文分词开源组件。Paoding中文分词追求分词的高效率和用户良好体验。
8：中文分词器mmseg4j
mmseg4j 用 Chih-Hao Tsai 的 MMSeg 算法(http://technology.chtsai.org/mmseg/ )实现的中文分词器，并实现 lucene 的 analyzer 和 solr 的TokenizerFactory 以方便在Lucene和Solr中使…
9：中文分词Ansj(Star:3015)
Ansj中文分词 这是一个ictclas的java实现.基本上重写了所有的数据结构和算法.词典是用的开源版的ictclas所提供的.并且进行了部分的人工优化 内存中中文分词每秒钟大约100万字(速度上已经超越ictclas) 文件读取分词每秒钟大约30万字 准确率能达到96%以上 目前实现了….
10：Lucene中文分词库ICTCLAS4J
ictclas4j中文分词系统是sinboy在中科院张华平和刘群老师的研制的FreeICTCLAS的基础上完成的一个java开源分词项目，简化了原分词程序的复杂度，旨在为广大的中文分词爱好者一个更好的学习机会。
代码实现
第一步：引入依赖
这里我们引入了两个依赖，其实是两个不同分词工具
org.ansj ansj_seg 5.1.6 compile com.janeluo ikanalyzer 2012_u6
在开始之前我们先写一个demo 玩玩，让大家有个基本的认识
@Test public void testAnsjSeg() { String str = "我叫李太白，我是一个诗人，我生活在唐朝" ; // 选择使用哪种分词器 BaseAnalysis ToAnalysis NlpAnalysis IndexAnalysis Result result = ToAnalysis.parse(str); System.out.println(result); KeyWordComputer kwc = new KeyWordComputer(5); Collection keywords = kwc.computeArticleTfidf(str); System.out.println(keywords); } 输出结果
我/r,叫/v,李太白/nr,，/w,我/r,是/v,一个/m,诗人/n,，/w,我/r,生活/vn,在/p,唐朝/t [李太白/24.72276098504223, 诗人/3.0502185968368885, 唐朝/0.8965677022546215, 生活/0.6892230219652541]
[李太白/24.72276098504223, 诗人/3.0502185968368885, 唐朝/0.8965677022546215, 生活/0.6892230219652541]
第二步：引入停用词词库
因为是停用词词库，本身也不是很大，所以我直接放在项目里了，当然你也可以放在其他地方，例如HDFS 上
第三步：编写UDF
代码很简单我就不不做详细解释了，需要注意的是GenericUDF 里面的一些方法的使用规则，至于代码设计的好坏以及还有什么改进的方案我们后面再说，下面两套实现的思路几乎是一致的，不一样的是在使用的分词工具上的不一样
ansj的实现
/** * Chinese words segmentation with user-dict in com.kingcall.dic * use Ansj(a java open source analyzer) */ // 这个信息就是你每次使用desc 进行获取函数信息的时候返回的 @Description(name = "ansj_seg", value = "_FUNC_(str) - chinese words segment using ansj. Return list of words.", extended = "Example: select _FUNC_('我是测试字符串') from src limit 1;\n" + "[\"我\", \"是\", \"测试\", \"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 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的实现
@Description(name = "ansj_seg", value = "_FUNC_(str) - chinese words segment using Iknalyzer. Return list of words.", extended = "Example: select _FUNC_('我是测试字符串') from src limit 1;\n" + "[\"我\", \"是\", \"测试\", \"字符串\"]") public class IknalyzerSeg extends GenericUDF { private transient ObjectInspectorConverters.Converter[] converters; //用来存放停用词的集合 Set stopWordSet = new HashSet(); @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."); } //读入停用词文件 BufferedReader StopWordFileBr = null; try { StopWordFileBr = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(new File("stopwords/baidu_stopwords.txt")))); //初如化停用词集 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 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：编写测试用例
GenericUDF 给我们提供了一些方法，这些方法可以用来构建测试需要的环境和参数，这样我们就可以测试这些代码了
@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("我是测试字符串"); GenericUDF.DeferredObject valueObj0 = new GenericUDF.DeferredJavaObject(str); GenericUDF.DeferredObject valueObj1 = new GenericUDF.DeferredJavaObject(0); GenericUDF.DeferredObject[] args = {valueObj0, valueObj1}; ArrayList我们看到加载停用词没有找到，但是整体还是跑起来了，因为读取不到HDFS 上的文件
但是我们第二个样例是不需要从HDFS 上加载停用词信息，所以可以完美的测试运行
注 后来为了能在外部更新文件，我将其放在了HDFS 上，和AnsjSeg 中的代码一样
第五步：创建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"); -- 开启停用词过滤 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);
上面方法的第二个参数，就是是否开启停用词过滤,我们使用ikSeg函数演示一下
下面我们尝试获取一下函数的描述信息
如果没有写的话，就是下面的这样的
其它应用场景
通过编写Hive UDF可以轻松帮我们实现大量常见需求，其它应该场景还有：
ip地址转地区：将上报的用户日志中的ip字段转化为国家-省-市格式，便于做地域分布统计分析;
使用Hive SQL计算的标签数据，不想编写Spark程序，可以通过UDF在静态代码块中初始化连接池，利用Hive启动的并行MR任务，并行快速导入大量数据到codis中，应用于一些推荐业务;
还有其它sql实现相对复杂的任务，都可以编写永久Hive UDF进行转化;
看完上述内容，你们掌握Hive中怎么利用UDF实现文本分词的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！