我正在尝试使用 MapReduce 处理大量文档,其想法是将文件拆分为 mapper 中的文档,并在 reducer 阶段应用 stanford coreNLP 注释器。
我有一个相当简单(标准)的“tokenize,ssplit,pos,lemma,ner”管道,reducer 只是调用一个函数,将这些注释器应用于 reducer 传递的值并返回注释(作为字符串列表) ,但是生成的输出是垃圾。
我观察到,如果我从映射器中调用注释函数,该作业会返回预期的输出,但这优于整个并行性。当我忽略在 reducer 中获得的值并仅将注释器应用于虚拟字符串时,该作业也会返回预期的输出。
这可能表明该过程中存在一些线程安全问题,但我无法弄清楚我的注释函数在哪里同步并且管道是私有的最终。
有人可以提供一些关于如何解决这个问题的指示吗?
——昂舒
编辑:
这就是我的减速器的样子,希望这会增加更多的清晰度
public static class Reduce extends MapReduceBase implements Reducer<Text, Text, Text, Text> {
public void reduce(Text key, Iterator<Text> values, OutputCollector<Text, Text> output, Reporter reporter) throws IOException {
while (values.hasNext()) {
output.collect(key, new Text(se.getExtracts(values.next().toString()).toString()));
}
}
}
这是获取提取的代码:
final StanfordCoreNLP pipeline;
public instantiatePipeline(){
Properties props = new Properties();
props.put("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner");
}
synchronized List<String> getExtracts(String l){
Annotation document = new Annotation(l);
ArrayList<String> ret = new ArrayList<String>();
pipeline.annotate(document);
List<CoreMap> sentences = document.get(SentencesAnnotation.class);
int sid = 0;
for(CoreMap sentence:sentences){
sid++;
for(CoreLabel token: sentence.get(TokensAnnotation.class)){
String word = token.get(TextAnnotation.class);
String pos = token.get(PartOfSpeechAnnotation.class);
String ner = token.get(NamedEntityTagAnnotation.class);
String lemma = token.get(LemmaAnnotation.class);
Timex timex = token.get(TimeAnnotations.TimexAnnotation.class);
String ex = word+","+pos+","+ner+","+lemma;
if(timex!=null){
ex = ex+","+timex.tid();
}
else{
ex = ex+",";
}
ex = ex+","+sid;
ret.add(ex);
}
}