hive 自定义udf实现分词

Hive 自定义 UDF 实现分词需要经过以下几个步骤：

编写自定义 UDF 类，在其中实现分词的逻辑。该类需要继承 Hive 的 UDF 类，并实现 evaluate() 方法。

编译自定义 UDF 类，并打包成 jar 包。可使用 Maven 或 Ant 工具进行编译和打包。

在 Hive 中注册自定义 UDF。使用 ADD JAR 命令将 jar 包添加到 Hive 类路径中，并使用 CREATE FUNCTION 命令注册 UDF。

在 Hive 查询中使用自定义 UDF。可以将其应用于 SELECT、WHERE 等语句中。

具体的实现方法可以参考开源社区中已有的分词 UDF 实现，如开源项目 IK Analysis for Elasticsearch（https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik）。其中，IK 分词器已经实现了 Hive 自定义 UDF，并已在实际项目中得到应用。因此，我们可以参考 IK 分词器的实现方式来进行开发。

相关问题

地址相似度 hive

实现地址相似度计算
为了在 Hive 中实现地址相似度计算，可以采用多种方法和技术组合。一种有效的方式是利用自定义函数（User Defined Function, UDF），特别是基于字符串距离测量的方法。
方法一：使用内置函数
Hive 提供了一些基本的字符串处理功能，可以直接用来做简单的匹配工作。例如 levenshtein 函数能够衡量两个字符串之间的编辑距离：
SELECT levenshtein(address1, address2) AS edit_distance FROM table_name;

这种方法简单易用，但对于复杂的模糊匹配效果有限[^1]。
方法二：开发并注册新的 UDF
对于更精确的需求，则建议编写专门针对中文地址解析和对比逻辑的 Java 类作为 UDF 来增强 Hive 的能力。下面是一个简化版的例子，它实现了通过余弦相似度评估两段文字间的关联程度[^4]:
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class AddressSimilarity extends UDF {
public Double evaluate(String addr1, String addr2){
// 这里应该加入具体的分词、清洗等预处理操作

double similarityScore = computeCosineSimilarity(addr1, addr2);

return similarityScore;
}

private double computeCosineSimilarity(String docA, String docB){
// 计算过程...
return 0d;
}
}

完成编码之后，需将其打包成 jar 文件上传至 HDFS 并告知 Hive Server 关于此扩展的位置以便调用:
ADD JAR hdfs:///path/to/address_similarity.jar;
CREATE TEMPORARY FUNCTION calc_addr_similarities AS 'com.example.AddressSimilarity';

最后，在查询语句中就可以像这样应用新创建的功能了：
SELECT id, calc_addr_similarities(address_col_1, address_col_2) as sim_score
FROM addresses_table;

方法三：引入外部工具和服务
如果内部解决方案难以满足业务需求，还可以考虑集成第三方 API 或者机器学习模型来进行更加智能化的分析判断。比如 Google Maps Geocoding API 可以帮助标准化不同格式的地名表述形式；而 TensorFlow Serving 上部署好的 NLP 模型则能提供强大的自然语言理解支持。