训练的word2vec 模型，放在hdfs上，用spark分布式的加载调用失败问题？

[tc620]

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我的问题

训练的word2vec 模型，放在hdfs上，用spark分布式的加载调用失败问题？

触发代码

rdd.mapPartitions(iteratos => myFunctions(iteratos, words))
def myFunctions(iterator: Iterator[String], word: String): Iterator[mutable.HashMap[Integer, Float]] = {
    val wordVecModel = new WordVectorModel("data/model.txt")
    val docmentsModel = new DocVectorModel(wordVecModel)
    val sets = mutable.Set[mutable.HashMap[Integer, Float]]()
    for (iterm <- iterator) {
      val arrays=iterm.split("\t")
      val id=arrays(0).toInt
      val contents =iterm
      docmentsModel.addDocument(id, HanLP.convertToSimplifiedChinese(contents))
      val list = docmentsModel.nearest(word)
      import scala.collection.JavaConversions._
      for (id <- list) {
        val maps = mutable.HashMap[Integer, Float]()
        maps.put(id.getKey, id.getValue)
        sets.add(maps)
      }
    }
    sets.iterator
  }

错误输出

 空指针异常，在读取模型那行代码上

其他信息

单机可以加载，放在集群上加载就不行
#默认的IO适配器如下，该适配器是基于普通文件系统的。
IOAdapter=com.npl.spark.HadoopFileIoAdapter 也已经重写了

[hankcs]

感谢反馈，已经修复，请参考上面的commit。
如果还有问题，欢迎重开issue。