Spark中分佈式使用HanLP（1.7.0)分詞示例

HanLP分詞，如README中所說，如果沒有特殊需求，可以通過maven配置，如果要添加自定義詞典，需要下載“依賴jar包和用戶字典".
分享某大神的示例經驗:
是直接"java xf hanlp-1.6.8-sources.jar" 解壓源碼，把源碼加入工程（依賴本地jar包，有些麻煩，有時候到服務器有找不到jar包的情況)
按照文檔操作，在Spark中分詞，默認找的是本地目錄，所以如果是在driver中分詞是沒有問題的。但是如果要分佈式分詞，是要把詞典目錄放在HDFS上面，因爲這樣每臺機器纔可以訪問到 【參考代碼】
最好把新增詞典放在首位（沒有放在首位好像沒有生效).第一次使用時,HanLP會把新增txt文件，生成bin文件，這個過程比較慢。但是只需要跑一次，它會把bin文件寫到HDFS路徑上面，第二次以後速度就快一些了。
注意到issue中說，只可以在mapPartition中使用
參考scala代碼
class HadoopFileIoAdapter extends IIOAdapter {

override def create(path: String): java.io.OutputStream = {

val conf: Configuration = new Configuration()
val fs: FileSystem = FileSystem.get(URI.create(path), conf)
fs.create(new Path(path))

}

override def open(path: String): java.io.InputStream = {

val conf: Configuration = new Configuration()
val fs: FileSystem = FileSystem.get(URI.create(path), conf)
fs.open(new Path(path))

}
}

def myfuncPerPartition_ ( iter : Iterator [String] ) : Iterator[(Int, mutable.Buffer[String])] = {

  println("run in partition")
  val keyWordNum = 6
  HanLP.Config.IOAdapter = new HadoopFileIoAdapter
  val ret = iter.filter(_.split(",",2).length==2)
    .map(line=>(line.split(",",2)(1).trim.hashCode, HanLP.extractKeyword(line.split(",",2)(0),keyWordNum)
      .map(str=>str.filterNot(stopChar.contains(_))).filter(w=>(w.length>1 || ( w.length==1 && white_single_word.contains(w(0))) ))
      .filterNot(stopWords.contains(_)).take(keyWordNum).distinct))
  ret
}

//調用
raw_data.repartition(100).mapPartitions(myfuncPerPartition_)