Correspondência eficiente de strings no Apache Spark: métodos e implementação

Visão geral

A correspondência de strings é uma tarefa fundamental no processamento de dados, mas pode se tornar um desafio ao lidar com grandes conjuntos de dados no Apache Spark. Este artigo explora algoritmos eficientes para correspondência de strings no Spark, abordando problemas comuns como substituições de caracteres, espaços ausentes e extração de emojis.

Algoritmo de correspondência de strings

Embora o Apache Spark possa não ser a plataforma ideal para correspondência de strings, ele oferece diversas técnicas para executar esta tarefa:

1. Tokenização: RegexTokenizer ou split pode dividir strings em tokens (caracteres ou palavras).
2. NGram: NGram cria sequências (n-gramas) de tokens, capturando combinações de caracteres.
3. Vetorização: HashingTF ou CountVectorizer converte tokens ou n-gramas em representações vetorizadas para comparação.
4. LSH (Hashing sensível à localidade): MinHashLSH é um algoritmo de hash que pode encontrar com eficiência vizinhos mais próximos aproximados.

Implementação

Para combinar strings usando essas técnicas no Spark:

1. Crie um pipeline: Combine os transformadores mencionados em um Pipeline.
2. Ajuste o modelo: Treine o modelo no conjunto de dados que contém as strings corretas.
3. Transforme dados: Converta o texto extraído e conjunto de dados em representações vetorizadas.
4. Junção e saída: Use operações de junção para identificar strings semelhantes com base em suas distância.

Código de exemplo

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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