小編在學(xué)習(xí)了幾個月的大數(shù)據(jù)之后，終于接到了老板派來的活啦?。。∮泻诵募夹g(shù)在手，感覺走路都輕快了許多呢。這個需求呢實際上非常簡單且明確。

現(xiàn)在老板需要我對招聘市場不同崗位的核心技能點做一個調(diào)研，現(xiàn)在我們手上大概有一些數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是一些招聘相關(guān)的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)中有一個字段為崗位描述，顧名思義，找過工作的同學(xué)都能知道崗位描述是啥意思，尤其是像你們沒學(xué)大數(shù)據(jù)的同學(xué)，可能已經(jīng)翻看了無數(shù)工作機會還沒有找到工作吧吼吼，小編學(xué)習(xí)完大數(shù)據(jù)之后可是立馬找到工作了呢。

崗位描述實際就是一段話，表示這個崗位需要應(yīng)聘者具備某些能力或者技能來足以勝任這份工作。有了這個數(shù)據(jù)，小編初步的調(diào)研方案是這樣的：

針對性的分析這個字段的數(shù)據(jù)，把其中所有的關(guān)鍵詞給取出來，然后按照每一條數(shù)據(jù)對應(yīng)的崗位，根據(jù)崗位進行分組計數(shù)，那樣的話我就可以得出每一個崗位對應(yīng)的每一個關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)了，然后當(dāng)然出現(xiàn)次數(shù)最多的那幾個關(guān)鍵詞就是該崗位的核心技能關(guān)鍵詞啦。計劃非常完美。

現(xiàn)在的小編滿腦子都是將任務(wù)完美完成，然后得到老板賞識，升值加薪，迎娶白富美的橋段。可是萬事俱備，只欠東風(fēng)。有一個非常重要的問題就是如何將一堆文本（崗位描述）轉(zhuǎn)換成一個個的詞？也就是我們常說的分詞，今天我們就來介紹一下如何完美的完成這個任務(wù)。干貨時間到。

首先這次任務(wù)咱們使用Hive來進行數(shù)據(jù)處理和分析，通過查詢Hive文檔發(fā)現(xiàn)Hive內(nèi)置函數(shù)無法實現(xiàn)分詞，但是Hive提供UDF支持用戶自定義函數(shù)來實現(xiàn)更多的功能。開發(fā)UDF的過程大致分為（使用Java語言）：

• 創(chuàng)建一個用于編寫UDF的Maven項目

• 導(dǎo)入相關(guān)大數(shù)據(jù)依賴，其中最重要的是hive-exec和hadoop-common

• 創(chuàng)建一個類并且繼承自UDF類

• 重寫類中的evaluate()方法，并且在方法中定義邏輯

• 對Maven項目進行打包，將jar包上傳至HDFS中

• 在Hive中添加方法關(guān)聯(lián)該jar包中的UDF類，之后就可以使用該方法實現(xiàn)想要的功能了

需要注意的是，繼承自UDF類，evaluate()方法的輸入是一條數(shù)據(jù)，輸出也是一條數(shù)據(jù)，可以想象一下就是在Hive中一條數(shù)據(jù)進來，經(jīng)過轉(zhuǎn)換后返回一條轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)，這與我們常用的lower()/upper()函數(shù)類似。在Hive中，還有其他形式的自定義函數(shù)類，比如UDAF、UDTF，其中UDAF是多行輸入返回一行，例如聚合函數(shù)sum()/count()，UDTF是一行輸入返回多行，例如爆炸函數(shù)explode()。具體詳情同學(xué)們自行搜索學(xué)習(xí)吧。

下面開始編寫分詞的UDF，首先當(dāng)然是導(dǎo)入相關(guān)依賴了，實現(xiàn)分詞的庫有很多，小編選擇的是java常用的IK分詞器，依賴的名稱是ikanalyzer。

之后我們可以定義相關(guān)的黑名單詞和偏好詞，因為我們要最終得到我們想要的關(guān)鍵詞，那么們最好把一些沒什么用的詞去掉，例如“我的”，“崗位”，“很好”等等這一系列詞存放成黑名單，因為最后我們不想把得出來的關(guān)鍵詞是這種沒有意義的詞。當(dāng)然偏好詞也有必要，因為分詞工具都是通過一定的語料和算法來進行分詞的，它有時候也會將一些詞分錯，例如“機器學(xué)習(xí)”這個詞，可能分詞工具會將它分為“機器”“學(xué)習(xí)”這兩個詞，但是很明顯對于崗位來說，這明顯就是一個技能詞，所以我們將這種專有名詞設(shè)置成偏好詞讓分詞器下次遇到這些詞的時候不要分錯。

將停止詞放入stopword.dic中，將偏好詞放入extword.dic中，每一個詞占一行即可，然后在IKAnalyzer.cfg.xml中配置這兩個文件的路徑，之后IK分詞器就會自動的加載我們自定義的停止詞和偏好詞了。

接下來編寫主類UDF。

UDF的大致意思就是對傳入的字符串做分詞，分詞后在通過特殊符號“\001”來對每一個詞進行拼接，最終返回一個拼接好的字符串。

根據(jù)開發(fā)UDF的步驟，將UDF打成jar包并上傳到HDFS，并在Hive中創(chuàng)建方法關(guān)聯(lián)該jar包。

總之使用HiveSQL一通十三招將所有的任務(wù)完成，SQL在這就不給大伙兒解釋了，最終我們由原始數(shù)據(jù)，得到了最終我們想要的數(shù)據(jù)。

從我們對數(shù)據(jù)的處理和分析結(jié)果來看，算法崗位（job_tag）對關(guān)鍵字（sub）“算法”、“c++”、“機器學(xué)習(xí)”這些技術(shù)都有相當(dāng)大的需求，因為在算法崗位描述中，“算法”這個詞出現(xiàn)6366次，“c++”出現(xiàn)3706次，“機器學(xué)習(xí)”出現(xiàn)3385次，都是出現(xiàn)次數(shù)最高的幾個關(guān)鍵詞。