hadoop 30 spark 28 java 25 linux 20 hbase 15 python 13 kafka 13 hive 12 sql 12 storm 10 mysql 10 shell 10 scala 7 etl 7 oracle 7 r 7 it 6 c 6 bi 6 redis 5 hdfs 5 office 5 flume 4 zookeeper 4 w 4 perl 4 sigma 3 mapreduce 3 nosql 3 spring 3 net 3 mu 3 db 3 elasticsearch 3 docker 3 b 3 musigma 3 web 3 flink 2 kylin 2 tomcat 2 git 2 html 2 go 2 d 2 guixinai 2 greenplum 2 uml 2 cmmi 2 http 2 streaming 2 ai 2 dba 2 com 2 www 2 lamp 2 excel 2 sqoop 2 javascript 2 bug 2 teradata 2 jvm 2 s 2 ui 2 php 2 app 2 kettle 2 apache 2 yarn 2 studio 1 unity 1 axure 1 dm 1 powerdesigner 1 ejb 1 ajax 1 weblogic 1 druid 1 htts 1 ambari 1 knowing 1 boot 1 ps 1 servlet 1 hibernate 1 over 1 dmax 1 cinema 1 composer 1 informatic 1 cloudera 1 presto 1 jboss 1 weka 1 unix 1 mongodb 1 sop 1 illustrator 1 struts 1 dmp 1 rational 1 bat 1 visio 1 hql 1 css 1 sas 1 edw 1 springboot 1 ok 1 elatsticsearch 1 jsp 1 ee 1 skill 1 pandas 1 vba 1 pipeline 1 k 1 service 1 commons 1 data 1 tcp 1 flow 1 maya 1 j 1 hivesql 1 springmvc 1 hr 1 pathon 1 script 1 sparksql 1 maven 1 tensor 1 scikit 1 mllib 1 learning 1 datastage 1 cet 1 math 1 nginx 1 jms 1 mybatis 1 sqlserver 1 mppdb 1 pb 1 scipyetc 1 tb 1 xml 1 impala 1 pl 1 io 1 ods 1 websphere 1 dubbo 1 jdbc 1 rabbitmq 1 hortonwork 1 erp 1 预计输出

<think>好的，我现在需要解决用户的问题，他们希望用SparkSQL和ANSJ分词器处理岗位要求，统计技能出现次数并存入MySQL。用户已经提供了代码框架，我需要补充完整。首先，我需要理解用户的需求和提供的背景信息。首先，用户的任务是读取Parquet文件中的岗位要求（responsibility字段），使用ANSJ分词器提取出技能词（词性为en的英文词），统计这些技能的出现次数，然后将结果存入MySQL的eduskill表。用户提供的代码框架中，需要完成读取Parquet、分词、统计、转换Dataset和存储到MySQL这几个步骤。我需要确保每一步都正确实现。首先，读取Parquet文件，使用SparkSQL的read方法。然后，处理responsibility字段，这里可能需要使用JavaRDD来操作，因为涉及到分词处理。ANSJ分词器的使用部分，用户已经给出了示例代码，需要应用到每个responsibility文本上，提取出词性为en的词汇。这里要注意，可能需要将词汇转为小写，避免大小写不同导致的统计错误。接下来是统计词频，使用mapToPair将每个词映射为键值对，然后用reduceByKey进行累加。之后，将统计结果转换为Dataset，需要定义schema，包括skill和count两个字段。最后，将Dataset写入MySQL，需要配置JDBC连接参数，如URL、表名、用户名和密码等。 用户提供的预计输出是一个技能列表及其出现次数，如hadoop30，spark28等。这说明最终的统计结果需要按照技能名称排序，可能需要按出现次数降序排列，但用户代码中没有提到排序，可能不需要，但需要确认。不过任务描述中没有明确要求排序，所以可能只需统计后直接存储。 接下来，我需要检查用户提供的代码框架中的空缺部分，并补充完整。例如，读取Parquet文件需要正确的路径，用户代码中的路径是"/root/job.parquet"，可能需要确认是否正确。另外，存储到MySQL时，连接参数需要根据实际环境配置，用户给出的示例中可能使用本地MySQL实例，用户名为root，密码为123123，这些可能需要用户根据实际情况修改。在分词过程中，需要注意ANSJ分词器的准确性，确保能正确识别出英文技能词汇。例如，示例中的代码使用ToAnalysis进行分词，然后过滤出词性为en的词汇。这里需要确保分词后的词性标注正确，比如Hadoop、Spark等会被正确识别为en词性。另外，需要考虑Spark的分布式处理是否会影响ANSJ分词器的性能。由于ANSJ是Java库，应该可以在每个executor上正常运行，但需要确保依赖正确打包。用户提供的pom.xml中需要包含ansj_seg的依赖，否则运行时会出现类找不到的错误。最后，存储到MySQL时，需要使用Spark的JDBC写入功能，并指定正确的表结构。eduskill表应该包含skill和count两个字段，类型为VARCHAR和INT。写入模式为overwrite，确保每次运行覆盖旧数据，或者根据需要选择append模式。可能遇到的问题包括：Parquet文件路径不正确导致读取失败，MySQL连接配置错误导致写入失败，ANSJ分词器未正确初始化导致分词失败，或者词性过滤条件错误导致未能正确提取技能词。需要逐一检查这些部分，确保代码的正确性。总结步骤：读取数据→提取字段→分词→过滤→统计→转换→存储。每一步都需要正确实现，并处理可能的异常情况。现在，根据这些思考，可以编写完整的Java代码，并添加必要的注释，确保用户能够理解每个部分的作用。</think>以下是完整的解决方案代码和解释： ```java package com; import org.ansj.domain.Result; import org.ansj.domain.Term; import org.ansj.splitWord.analysis.ToAnalysis; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; import scala.Tuple2; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class EduSkill { public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName("SkillAnalysis") .master("local") .getOrCreate(); spark.sparkContext().setLogLevel("ERROR"); /********** Begin **********/ // 1. 读取Parquet文件 Dataset<Row> df = spark.read().parquet("/root/job.parquet"); // 2. 提取responsibility字段并分词 JavaRDD<String> responsibilities = df.select("responsibility") .toJavaRDD() .map(row -> row.getString(0)); // 3. 分词处理并过滤en词性 JavaRDD<String> skills = responsibilities.flatMap(text -> { Result result = ToAnalysis.parse(text); List<Term> terms = result.getTerms(); List<String> enWords = new ArrayList<>(); for (Term term : terms) { if ("en".equals(term.getNatureStr())) { enWords.add(term.getName().toLowerCase()); } } return enWords.iterator(); }); // 4. 统计词频 JavaPairRDD<String, Integer> counts = skills .mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1)) .reduceByKey(Integer::sum); // 5. 转换为Dataset List<StructField> fields = new ArrayList<>(); fields.add(DataTypes.createStructField("skill", DataTypes.StringType, false)); fields.add(DataTypes.createStructField("count", DataTypes.IntegerType, false)); StructType schema = DataTypes.createStructType(fields); JavaRDD<Row> rowRDD = counts.map(tuple -> RowFactory.create(tuple._1(), tuple._2()) ); Dataset<Row> resultDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema); // 6. 写入MySQL resultDF.write() .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/yourdb") .option("dbtable", "eduskill") .option("user", "root") .option("password", "yourpassword") .mode("overwrite") .save(); /********** End **********/ spark.stop(); } } ``` 代码解释： 1. **数据读取**：使用`spark.read().parquet()`读取指定路径的Parquet文件 2. **字段提取**：通过select操作获取responsibility字段的JavaRDD 3. **分词处理**： - 使用`ToAnalysis.parse()`进行精准分词 - 过滤保留词性为"en"的英文词汇 - 统一转换为小写保证统计准确性 4. **词频统计**： - 将每个词转换为`(word, 1)`的键值对 - 使用`reduceByKey`进行累加统计 5. **数据转换**： - 定义包含skill和count字段的Schema - 将统计结果转换为DataFrame 6. **数据存储**： - 配置MySQL连接参数（需替换实际数据库信息） - 使用overwrite模式覆盖写入目标表