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Hanlp分词1.7版本在Spark中分布式使用记录

新发布1.7.0版本的hanlp自然语言处理工具包差不多已经有半年时间了,最近也是一直在整理这个新版本hanlp分词工具的相关内容。不过按照当前的整理进度,还需要一段时间再给大家详细分享整理的内容。昨天正好看到的这篇关于关于1.7.0版本hanlp分词在spark中的使用介绍的文章,顺便分享给大家一起学习一下! 以下为分享的文章内容: HanLP分词,如README中所说,如果没有特殊需求,可以通过maven配置,如果要添加自定义词典,需要下载“依赖jar包和用户字典". 直接"java xf hanlp-1.6.8-sources.jar" 解压源码,把源码加入工程(依赖本地jar包,有些麻烦,有时候到服务器有找不到jar包的情况) 按照文档操作,在Spark中分词,默认找的是本地目录,所以如果是在driver中分词是没有问题的。但是如果要分布式分词,是要把词典目录放在HDFS上面,因为这样每台机器才可以访问到 【参考代码】 最好把新增词典放在首位,第一次使用时,HanLP会把新增txt文件,生成bin文件,这个过程比较慢。但是只需要跑一次,它会把bin文件写到HDFS路径上面,第...

Es使用指南之Elasticsearch文档读写模型实现原理

ES使用指南系列基于ElasticSearch6.4.x版本。 本文将重点探讨Elasticsearch文档读写模型实现原理。 1、简介ElasticSearch,每个索引被分成多个分片(默认每个索引5个主分片primary shard),每个分片又可以有多个副本。当一个文档被添加或删除时(主分片中新增或删除),其对应的复制分片之间必须保持同步。那如何保持分片副本同步呢?这就是本篇重点要阐述的,即数据复制模型。 ElasticSearch的数据复制模型是基于主从备份模型的。每一个复制组中会有一个主分片,其他分片均为复制分片。主分片服务器是所有索引操作的主要入口点(索引、更新、删除操作)。一旦一个索引操作被主服务器接受之后主分片服务器会将其数据复制到其他副本。 2、基本写模型ElasticSearch每个索引操作首先会进行路由选择定位到一个复制组,默认基于文档ID(routing),其基本算法为hash(routing) % (primary count)。一旦确定了复制组,则该操作将被转发到该组的主分片(primary shard)。主分片服务器负责验证操作并将其转发到其他副本。 由于...

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