DataWorks PyODPS节点实现结巴中文分词

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
大数据开发治理平台DataWorks,Serverless资源组抵扣包300CU*H
简介: DataWorks PyODPS节点实现结巴中文分词

找到可以在MaxCompute上运行的包

您可以选择在pypi或GitHub下载jieba,本文以github下载为例,如图所示,下载zip压缩包。
pypi.org下载
GitHub下载
_zip_

上传第三方包

在 DataWorks 创建业务流程
_
上传已下载至本地的jieba-master.zip
_
上传完毕,务必记得提交资源至maxcompute开发环境。
_

创建测试数据表及数据

建表不做演示,DDL语句附后。
_

CREATE TABLE `jieba_test` (
    `id` STRING,
    `content` STRING
);

创建临时查询,插入测试数据
_

insert into jieba_test values('1','阿里云大数据团队');
insert into jieba_test values('2','结巴分词测试');

编写代码验证

在 DataWorks 创建业务流程-->创建PyODPS节点
_

  def test(input_var):
    import jieba
    import sys 
    reload(sys) 
    sys.setdefaultencoding('utf-8')
    result=jieba.cut(input_var, cut_all=True)
    return "Full Mode: " + "/ ".join(result)
    
  hints = {
    'odps.isolation.session.enable': True
  }
  
  libraries =['jieba-master.zip']
  
  iris = o.get_table('jieba_test').to_df()
  print iris.content.map(test).execute(hints=hints, libraries=libraries)

在DataStudio直接运行验证分词结果
_

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
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DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
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