基于Spark的大规模文本数据处理架构设计

基于Spark的大规模文本数据处理架构设计

在大模型训练中，文本数据预处理是关键环节。本文将介绍基于Apache Spark的大规模文本数据处理架构设计，帮助数据科学家高效处理TB级文本数据。

核心架构设计

// 初始化Spark会话
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("LargeScaleTextProcessing")
  .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
  .config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true")
  .getOrCreate()

// 读取大规模文本数据
val textDF = spark.read
  .option("multiline", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .json("hdfs://path/to/large/text/data")

关键处理步骤

1. 数据清洗：去除特殊字符、统一编码格式
2. 分词处理：使用Spark NLP库进行中文/英文分词
3. 特征提取：转换为TF-IDF向量表示

复现步骤

// 分词处理示例
import com.johnsnowlabs.nlp.annotator._
val tokenizer = new Tokenizer()
  .setInputCols(Array("text"))
  .setOutputCol("tokenized_text")

// TF-IDF特征提取
val tfidf = new Tfidf()
  .setInputCol("tokenized_text")
  .setOutputCol("tfidf_features")

该架构可有效处理大规模文本数据，为大模型训练提供高质量数据基础。