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本系统通过模块化设计和对Apache Spark的深度集成，实现了一个高效、灵活且可扩展的数据处理平台。通过详细的架构设计和实现细节，系统能够满足各种复杂的数据处理需求，并支持大规模分布式计算。未来，系统可以通过进一步优化性能、扩展功能和提升可靠性，满足更多场景下的数据处理需求。操作系统（Linux），Java 1.8+，Apache Spark 2.4.0+，Maven 3.6.0+。支持本地和远程日志服务，可动态切换日志实现类。记录系统运行日志，在作业完成后生成执行报告，包括步骤执行结果和性能指标。

Apache Spark 是一个分布式计算框架，广泛用于大规模数据处理和分析。Spark SQL 是 Spark 的模块之一，专门用于处理结构化数据。本文通过一个完整的示例，展示了如何使用 Spark NLP 实现中文文本的实体抽取和关系提取。通过 Spark NLP 提供的丰富模型和工具，我们可以轻松地处理大规模的中文文本数据，提取出有价值的实体和关系信息。

句子结构分析和关系抽取是 NLP 中的关键任务，它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。通过 HanLP 的依存句法分析功能，我们可以详细地分析句子的语法结构，并根据依存关系抽取句子中的关键信息。：这些配置项定义了 HanLP 使用的核心词典和模型文件路径，包括核心词典、双语法典、停用词词典、同义词词典、人名词典、HMM 分词模型、感知机模型、CRF 模型等。然后，再次遍历句子中的每个词语，根据其依存关系类型将其添加到对应的列表中。表示句子中的一个词语，并包含该词语的词性、依存关系等信息。