Apache Spark での効率的な文字列マッチング: メソッドと実装

概要

文字列のマッチングはデータ処理の基本的なタスクですが、困難になる場合がありますApache Spark で大規模なデータセットを扱う場合。この記事では、Spark での文字列マッチングの効率的なアルゴリズムを検討し、文字の置換、スペースの欠落、絵文字の抽出などの一般的な問題に対処します。

文字列マッチング アルゴリズム

一方で、Apache Spark は理想的なプラットフォームではない可能性があります。

1. Tokenization: RegexTokenizer または Split は、文字列をトークン (文字または単語) に分割できます。
2. NGram: NGram は、文字の組み合わせをキャプチャしてトークンのシーケンス (n グラム) を作成します。
3. Vectorization: HashingTF または CountVectorizer は、比較のためにトークンまたは N グラムをベクトル化された表現に変換します.
4. LSH (局所性依存ハッシュ): MinHashLSH は、近似最近傍を効率的に見つけることができるハッシュ アルゴリズムです。

実装

Spark でこれらの手法を使用して文字列を照合するには:

1. パイプラインを作成します: 前述のトランスフォーマーをパイプラインに結合します。
2. モデルをフィットします: 正しい文字列を含むデータセットでモデルをトレーニングします。
3. データの変換: 抽出されたテキストとデータセットの両方をベクトル化された表現に変換します。
4. 結合と出力: 結合操作を使用して、距離に基づいて類似の文字列を識別します。

コード例

import org.apache.spark.ml.feature.{RegexTokenizer, NGram, Vectorizer, MinHashLSH}
import org.apache.spark.ml.Pipeline

val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(
  new RegexTokenizer(),
  new NGram(),
  new Vectorizer(),
  new MinHashLSH()
))

val model = pipeline.fit(db)

val dbHashed = model.transform(db)
val queryHashed = model.transform(query)

model.stages.last.asInstanceOf[MinHashLSHModel].approxSimilarityJoin(dbHashed, queryHashed).show

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