Hadoop文本挖掘[编辑 | 编辑源代码]

Hadoop文本挖掘是指利用Hadoop生态系统处理和分析大规模文本数据的技术。它结合了分布式计算、自然语言处理（NLP）和机器学习方法，能够从非结构化文本中提取有价值的信息。本指南将介绍Hadoop文本挖掘的核心概念、工具链和实际应用案例。

核心概念[编辑 | 编辑源代码]

文本挖掘通常包括以下步骤：

文本预处理：清洗、分词、去除停用词
特征提取：词袋模型、TF-IDF、词嵌入
分析建模：分类、聚类、情感分析
可视化：词云、关系图谱

Hadoop通过以下组件支持这些操作：

HDFS：存储海量文本数据
MapReduce：分布式处理文本
Hive：结构化查询
Spark MLlib：机器学习支持

技术实现[编辑 | 编辑源代码]

基础文本处理[编辑 | 编辑源代码]

以下是一个使用MapReduce进行词频统计的示例：

public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper 
        extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
        
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        
        public void map(Object key, Text value, Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken().toLowerCase().replaceAll("[^a-z]", ""));
                context.write(word, one);
            }
        }
    }
    
    public static class IntSumReducer 
        extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
        
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, 
            Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }
}

输入示例：

Hello world! This is a Hadoop text mining example.
Text mining with Hadoop can process large datasets.

输出示例：

a        1
can      1
datasets 1
hadoop   2
...

高级特征提取[编辑 | 编辑源代码]

使用Spark MLlib计算TF-IDF：

from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, Tokenizer

# 创建示例数据
data = spark.createDataFrame([
    (0, "Hadoop text mining tutorial"),
    (1, "Advanced Hadoop techniques"),
    (2, "Mining large datasets with Spark")
], ["id", "text"])

# 文本处理流程
tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")
wordsData = tokenizer.transform(data)

hashingTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=20)
featurizedData = hashingTF.transform(wordsData)

idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
idfModel = idf.fit(featurizedData)
rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)

rescaledData.select("id", "features").show()

实际应用案例[编辑 | 编辑源代码]

案例1：新闻主题分析[编辑 | 编辑源代码]

某新闻平台使用Hadoop处理每日10TB的新闻数据： 1. 使用Flume收集数据 2. HDFS存储原始文本 3. MapReduce进行初步清洗 4. Spark MLlib进行LDA主题建模

案例2：电商评论情感分析[编辑 | 编辑源代码]

处理流程： 1. 使用Sqoop从MySQL导入评论数据 2. Hive进行数据预处理 3. 自定义UDF实现情感词典匹配 4. 结果存储到HBase

数学基础[编辑 | 编辑源代码]

关键公式：

TF-IDF计算：

$tf-idf (t, d, D) = tf (t, d) \times idf (t, D) = \frac{f_{t, d}}{\sum_{t^{'} \in d} f_{t^{'}, d}} \times \log \frac{| D |}{| {d \in D : t \in d} |}$

余弦相似度（用于文本相似度计算）：

$similarity = \cos (θ) = \frac{A \cdot B}{‖ A ‖ ‖ B ‖} = \frac{\sum_{i = 1}^{n} A_{i} B_{i}}{\sqrt{\sum_{i = 1}^{n} A_{i}^{2}} \sqrt{\sum_{i = 1}^{n} B_{i}^{2}}}$

性能优化建议[编辑 | 编辑源代码]

对小文件使用HAR或SequenceFile
调整MapReduce内存设置：

 * mapreduce.map.memory.mb
 * mapreduce.reduce.memory.mb

对中文文本需特殊处理分词
考虑使用Apache OpenNLP或Stanford NLP工具包

扩展阅读[编辑 | 编辑源代码]

分布式词向量训练（Word2Vec on Spark）
实时文本处理（Storm/Flink）
大规模图文本分析（Giraph/GraphX）