在当今数据爆炸的时代，大规模数据处理变得日益重要。而MapReduce作为一种强大的编程模型，在处理这类数据时有着独特优势，其中文分词应用非常值得探讨。
Hadoop集群的搭建是开启MapReduce中文分词之旅的第一步。如果是进行测试开发，单节点模式是很合适的选择。比如在个人学习尝试探索MapReduce的中文分词应用时，按照Hadoop官方文档指导搭建单节点集群简单又高效。另外有些小型工作室在初步试验MapReduce中文分词项目时，这种方式也可满足基本需求。而且单节点模式有大量成熟的教程可以参考，时间成本上能极大节省。
在实际的企业项目中，当要正式应用MapReduce中文分词，如果对成本和资源消耗有考量，小型的多节点Hadoop集群搭建也是不错的选择，但这时候要考虑节点间的通信和资源分配等复杂问题。
com.hankcs
hanlp
portable1.7.8
HanLP这个Java NLP工具包，为中文分词助力很多。利用Maven引入它的依赖相当便捷。在实际项目开发中，很多团队都采用这种方式。以某个从事文本分析业务的公司为例，他们的开发团队就在项目的pom.xml文件里添加相关内容后，很快就能使用HanLP的多部分词算法。
从个人开发者角度，当要进行一些个人的自然语言处理相关的小项目，使用HanLP也能提升开发效率。像小型的文本挖掘项目，引入HanLP的依赖之后就能迅速采用其功能，而不必自己从头开发复杂的分词算法。
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