HanLP分词，如README中所说，如果没有特殊需求，可以通过maven配置，如果要添加自定义词典，需要下载“依赖jar包和用户字典".
分享某大神的示例经验:
是直接"java xf hanlp-1.6.8-sources.jar" 解压源码，把源码加入工程（依赖本地jar包，有些麻烦，有时候到服务器有找不到jar包的情况)
按照文档操作，在Spark中分词，默认找的是本地目录，所以如果是在driver中分词是没有问题的。但是如果要分布式分词，是要把词典目录放在HDFS上面，因为这样每台机器才可以访问到 【参考代码】
最好把新增词典放在首位（没有放在首位好像没有生效).第一次使用时,HanLP会把新增txt文件，生成bin文件，这个过程比较慢。但是只需要跑一次，它会把bin文件写到HDFS路径上面，第二次以后速度就快一些了。
注意到issue中说，只可以在mapPartition中使用
参考scala代码
class HadoopFileIoAdapter extends IIOAdapter {
override def create(path: String): java.io.OutputStream = {
val conf: Configuration = new Configuration()
val fs: FileSystem = FileSystem.get(URI.create(path), conf)
fs.create(new Path(path))
}
override def open(path: String): java.io.InputStream = {
val conf: Configuration = new Configuration()
val fs: FileSystem = FileSystem.get(URI.create(path), conf)
fs.open(new Path(path))
}
}
def myfuncPerPartition_ ( iter : Iterator [String] ) : Iterator[(Int, mutable.Buffer[String])] = {
println("run in partition")
val keyWordNum = 6
HanLP.Config.IOAdapter = new HadoopFileIoAdapter
val ret = iter.filter(_.split(",",2).length==2)
.map(line=>(line.split(",",2)(1).trim.hashCode, HanLP.extractKeyword(line.split(",",2)(0),keyWordNum)
.map(str=>str.filterNot(stopChar.contains(_))).filter(w=>(w.length>1 || ( w.length==1 && white_single_word.contains(w(0))) ))
.filterNot(stopWords.contains(_)).take(keyWordNum).distinct))
ret
}
//调用
raw_data.repartition(100).mapPartitions(myfuncPerPartition_)
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/3793864/blog/3046847