Scala
import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes
import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF
import org.apache.spark.sql.functions._
import jieba.{JiebaSegmenter, WordPunctTokenizer}
object ChineseTextClassification {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 读取数据
val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data/text.csv")
// 使用 jieba 分词
val segmenter = new JiebaSegmenter()
val words = df.select("text").rdd.map(text => segmenter.segment(text))
// 将分词结果转换为 Spark SQL 的 DataFrame
val df2 = words.toDF("words")
// 使用 HashingTF 将分词结果转换为特征向量
val hashingTF = new HashingTF().setNumFeatures(1000)
val tf = hashingTF.transform(df2)
// 使用朴素贝叶斯算法训练模型
val naiveBayes = new NaiveBayes()
val model = naiveBayes.fit(tf)
// 使用模型进行预测
val testData = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data/test.csv")
val testTf = hashingTF.transform(testData)
val predictions = model.predict(testTf)
// 评估模型效果
val accuracy = predictions.zip(testData.select("label")).map{ case (p, l) => if (p == l) 1 else 0}.sum() / testData.count()
println(s"准确率:${accuracy}")
}
}
Sources
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github.com/DanielReider/bde-project
在 Spark 集群上实现中文分类器,可以使用以下步骤:
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准备数据。
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数据需要存储在 HDFS 或其他分布式文件系统上。数据格式可以是 CSV、JSON 等。
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启动 Spark 集群。
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可以使用 Spark 的官方安装程序或其他工具来启动 Spark 集群。
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提交 Spark 作业。
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可以使用 Spark 的
spark-submit
命令来提交 Spark 作业。 -
监控作业执行。
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可以使用 Spark 的 WebUI 或其他工具来监控作业执行。
以下是使用 Spark 集群实现中文分类器的完整代码:
Scalaimport org.apache.spark.sql.SparkSession object ChineseTextClassificationOnSparkCluster { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建 SparkSession val spark = SparkSession.builder.appName("ChineseTextClassificationOnSparkCluster").getOrCreate() // 读取数据 val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs:///data/text.csv") // 使用 jieba 分词 val segmenter = new JiebaSegmenter() val words = df.select("text").rdd.map(text => segmenter.segment(text)) // 将分词结果转换为 Spark SQL 的 DataFrame val df2 = words.toDF("words") // 使用 HashingTF 将分词结果转换为特征向量 val hashingTF = new HashingTF().setNumFeatures(1000) val tf = hashingTF.transform(df2) // 使用朴素贝叶斯算法训练模型 val naiveBayes = new NaiveBayes() val model = naiveBayes.fit(tf) // 使用模型进行预测 val testData = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs:///data/test.csv") val testTf = hashingTF.transform(testData) val predictions = model.predict(testTf) // 评估模型效果 val accuracy = predictions.zip(testData.select("label")).map{ case (p, l) => if (p == l) 1 else 0}.sum() / testData.count() println(s"准确率:${accuracy}") // 关闭 SparkSession spark.stop() } }
在实际使用中,可以根据自己的需求调整分词参数、特征向量的维度、模型参数等。