flink ik分词器

Flink IK分词器是一个用于在Flink中进行中文分词的工具。它是基于IKAnalyzer开源项目的一个封装而来。在Flink中使用IK分词器，可以通过自定义Table Function来实现分词的功能。在这个自定义的Table Function中，我们可以使用IKAnalyzer来进行中文分词，并将分词结果输出为一行中的多个列。这样，我们就可以在Flink的Table API或SQL中使用该分词函数，对文本数据进行分词处理。

具体的实现代码可以参考以下示例：

package com.gmall.realtime.udf;

import com.gmall.realtime.util.MyKeyWordUtil;
import org.apache.flink.table.annotation.DataTypeHint;
import org.apache.flink.table.annotation.FunctionHint;
import org.apache.flink.table.functions.TableFunction;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.util.List;

@FunctionHint(output = @DataTypeHint("row<k string>"))
public class KeyWorldUdtf extends TableFunction<Row> {
    public void eval(String text){
        final List<String> words = MyKeyWordUtil.analysizer(text);
        for (String word : words) {
            collect(Row.of(word));
        }
    }
}

在这个示例中，我们定义了一个名为KeyWorldUdtf的Table Function，它接收一个字符串参数text作为输入。在eval方法中，我们调用了自定义的分词工具类MyKeyWordUtil.analysizer来对输入的text进行分词并返回分词结果。然后，我们使用collect方法将每个分词结果作为一行中的一个列输出。

分词工具类MyKeyWordUtil的实现代码如下：

package com.gmall.realtime.util;

import org.wltea.analyzer.core.IKSegmenter;
import org.wltea.analyzer.core.Lexeme;

import java.io.IOException;
import java.io.StringReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class MyKeyWordUtil {
    public static List<String> analysizer(String text){
        final StringReader reader = new StringReader(text);
        //创建IK分词器
        final IKSegmenter ikSegmenter = new IKSegmenter(reader, true);
        try {
            final List<String> result = new ArrayList<>();
            Lexeme next = ikSegmenter.next();
            while (next != null){
                final String word = next.getLexemeText();
                result.add(word);
                next=ikSegmenter.next();
            }
            return result;
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }
}

在这个工具类中，我们使用了IKSegmenter来进行分词操作，将输入的文本进行中文分词，并将分词结果保存在一个List中返回。

使用Flink IK分词器可以方便地对中文文本进行分词处理，为后续的数据分析和处理提供了便利。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Flink自定义函数（自定义分词函数UDTF）](https://blog.csdn.net/weixin_42796403/article/details/115187857)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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