Apache Tika实战

Tika 简介

Apache Tika 是一个内容分析工具包，可以检测上千种文件类型，并提取它们的元数据和文本。tika在设计上十分精巧，单一的接口使它易于使用，在搜索引擎索引，内容分析，翻译等诸多方面得到了广泛使用。

Tika的特点

支持上千种不同的文件类型
提供了多种实用工具，如tika-app, tika-server等
除了Java，还提供了其他编程语言的调用，如Julia，Python
扩展性很好，支持自定义文件类型和解析器

Tika的组成

tika的核心是一个类库，提供了文件类型检测，内容语言检测等功能，并有一个完整的解析器框架，通过这个框架集成了许多Java平台上流行的文件分析工具，如针对压缩格式，使用了commons-compress，针对微软Office文档，使用了Apache POI，针对Adobe PDF格式，采用了Apache PDFbox

tika-core && tika-parsers

tika-core是tika的核心，提供了文件类型检测，语言检测，以及解析器框架。

tika-core并不包含具体的解析器，而是提供了一个api，实际的解析器实现放在tika-parsers中。

tika-app

tika-app包含了tika核心类库和它的相关依赖，提供了命令行工具和图形用户界面，可以在脚本中使用，并支持管道。

Apache Tika实战-LMLPHP

tika-server

一个restful服务，方便和现有应用系统集成

$ curl -X PUT --data-binary @GeoSPARQL.pdf http://localhost:9998/tika --header "Content-type: application/pdf"

$ curl -T price.xls http://localhost:9998/tika --header "Accept: text/html"

tika-bundle

一个OSGi bundle，方便和基于OSGi的应用系统集成

tika-eval

一个命令行工具，可以批量解析文件，然后把结果保存到数据库，支持多种类型的数据库，如h2，mysql......

默认数据库为h2，使用其他类型的数据库需要在启动时将相关的依赖放到classpath下

tika设计&实现

tika的核心功能是文件内容分析，这里分析主要有两个含义，一是提取文件的元数据(Metadata)，包括文件类型，版本，作者，编辑工具，压缩算法等；二是解析文件得到文本内容(Text)，这里的文本是指在相应的阅览软件中打开文件时看到的内容。

为了实现上述目标，tika设计了一个扩展性极强的框架，主要包括文件类型检测和内容解析两个部分。首先判断文件类型(Detector)，再根据文件类型选用适当的解析器(Parser)，解析结果保存在Metadata和ContentHandler中，我们可以通过自定义ContentHandler来得到想要的信息。

Apache Tika实战-LMLPHP

文件类型检测

文件类型检测是处理文件的第一个步骤，在大部分情况下，我们可以根据文件名简单判断出文件的类型，这样处理的效率很高，但是结果并不精准（因为文件名可以轻松伪造），因此Tika设计了一个检测器接口，并采用了几种更加完备的策略来检测文件类型。

//org.apache.tika.detect.Detector
MediaType detect(InputStream stream, Metadata metadata) throws IOException;

文件类型检测机制

文件名检测 - 简单地根据文件后缀名判断文件类型。
魔术字检测 - 有些文件格式会将文件最开始的几个字节设置会特定的模式，通过这些特殊的字节模式，可以判断文件类型。
容器格式检测 - 有些文件格式是一种容器格式，这一类文件无法通过魔术字判断出文件类型，需要对容器内的数据做更多的分析，如微软Office文档（.docx, .xlsx, .pptx）这些文档实际上都是zip压缩文件，魔术字是一样的。

文件类型的检测顺序

容器格式检测（OLE2ContainerDetector, ZipContainerDetector......）=>
魔术字检测（MimeTypes）=>
文件名检测（MimeTypes）

MimeTypes底层实际使用了NameDetector和MagicDetector

Parser是tika的核心概念，它隐藏了不同文件格式和解析库的复杂性，为客户端程序提供了一个简单而强大的机制，用来从各种各样的文档中提取元数据和结构化文本内容。tika提供了很多解析器，用来对各种各种的文件类型进行处理，如针对微软Office文档的OfficeParser，针对Adobe PDF文档的PDFParser，针对压缩文件的CompressorParser，针对归档文件的PackageParser，还有一些特殊的Parser，如TesseractOCRParser，用来对图片进行OCR内容提取


void parse(InputStream stream, ContentHandler handler, Metadata metadata, ParseContext context) throws IOException, SAXException, TikaException;

接口说明

扩展机制

定义Mimetype（可选，如果需要处理一些特殊文件，它们的文件类型tika目前并不支持，就需要自定义Mimetype）
实现Parser，可以针对tika已有的文件类型编写自己的解析器，也可以创建支持新的文件类型的解析器
注册Parser，通过SPI机制可以轻松地将自己的解析器放进tika的解析器库里（CompositeParser）
1. 在类路径下创建文件 - META-INF/services/org.apache.tika.parser.Parser
2. 文件内容就是自定义的Parser的全路径类名

注意事项

配置

tika在启动时可以加载一个配置文件，通过这个文件可以对tika-core的各个组件进行配置，可以配置Parser，Detector，Mimetype, ServiceLoader......

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<properties>
    <detector class="org.apache.tika.detect.DefaultDetector">
        <detector-exclude class="org.apache.tika.parser.pkg.ZipContainerDetector"/>
        <detector-exclude class="org.apache.tika.parser.microsoft.POIFSContainerDetector"/>
    </detector>
  <parsers>
    <!-- Default Parser for most things, except for 2 mime types, and never use the Executable Parser -->
    <parser class="org.apache.tika.parser.DefaultParser">
      <mime-exclude>image/jpeg</mime-exclude>
      <mime-exclude>application/pdf</mime-exclude>
      <parser-exclude class="org.apache.tika.parser.executable.ExecutableParser"/>
    </parser>
    <!-- Use a different parser for PDF -->
    <parser class="org.apache.tika.parser.EmptyParser">
      <mime>application/pdf</mime>
    </parser>
  </parsers>
</properties>

安全问题

tika设计了一个扩展性很好的解析器框架，但是具体的解析任务交给了外部的各种开源工具，因此也带来了很多安全问题，在实际使用中推荐使用最新版本的类库。

!!! 另外，tika有线程死锁的问题，可能导致服务器CPU资源耗尽，建议在容器（如docker）里运行，或者使用tika-server

图像，音频，视频

tika可以从图像，音频，视频文件中提取元数据，但是几乎无法提取出任何有价值的文本内容，在大多数场景下建议禁用这些类型的Parser

针对图像，可以使用TesseractOCRParser进行OCR操作，这需要服务器安装了tesseract，OCR的效率很低，普通文件的解析一般在几十毫秒左右，OCR的耗时约为几秒钟；而且OCR的结果依赖于算法模型的训练，需要整理出合适，足够的样本，工作量比较多。

文件修复

tika可以在解析时对文件进行一定程度的修复

比如，ZipSalvager可以对基于ZipContainer格式的文件进行修复

提取其他信息

tika的解析逻辑默认只会保留元数据（Metadata）和文本（Text），如果对其他信息感兴趣，就需要对ContentHandler进行定制

tika提供了很多有用的ContentHandler，
比如ToXMLContentHandler将以XML形式输出文件的文本内容，
WriteLimitContentHandler可以在解析得到一定字符数的结果后，中断解析过程（抛出异常），
LinkContentHandler可以收集文件内容中的超链接，
PhoneContentHandler可以收集文件内容中的电话号码。

提取压缩文件里的文件名

默认配置下，tika解析压缩文件（.gz, .bzip2等）和归档文件（.zip, .tar, .7z等）时，文件名会和文件内容杂糅在一起，如果需要区分开，可以自定义一个ContentHandler对class="embedded"的XHTML SAX event进行处理

提取图片

某些文件（主要是容器文件格式）内部可能含有其他内嵌文件，如压缩文件，Word文档，PDF文档等，tika可以递归处理压缩文件内部的子文件，但是除此之外没有提供别的处理方法。

如果想要提取微软Office文档或者PDF文档内的图片，建议在tika的解析器框架下自己实现Parser，将图片写入的逻辑加上；或者直接使用具体的解析库额外处理（比如使用Apache POI可以很方便的提取微软Office文档里的图片）

tika的局限性

tika支持上千种文件类型，并且提供了统一的接口，非常容易上手；但是有些文件格式非常复杂，可能会出现支持不完善的情况，如对压缩文件的解析依赖commons-compress，但是commons-compress对压缩文件的支持就不完整，所以tika在处理某些文件时无法得到有用信息

tika的性能

tika的解析器本质上是一个适配器，底层使用了很多第三方开源工具来实现具体的内容解析，因此tika的解析效率也跟这些工具有关

对某个具体文件来说，解析耗时主要跟文件大小，文件格式的复杂程度，压缩算法，服务器性能等关系较大

实时系统中最好限制一下文件大小，推荐在离线环境中使用

简单使用

tika是一个工具集，包括类库，cli，gui，rest服务等，如何使用需要根据具体场景进行选择。以下给出了tika作为类库使用时的一些demo，更多的例子可以参考http://tika.apache.org/1.24.1/examples.html

引入依赖

pom.xml

  <dependency>
    <groupId>org.apache.tika</groupId>
    <artifactId>tika-parsers</artifactId>
    <version>1.24.1</version>
  </dependency>

示例

//Parsing using the Tika Facade
public String parseToStringExample() throws IOException, SAXException, TikaException {
    Tika tika = new Tika();
    try (InputStream stream = ParsingExample.class.getResourceAsStream("test.doc")) {
        return tika.parseToString(stream);
    }
}

//Parsing using the Auto-Detect Parser
public String parseExample() throws IOException, SAXException, TikaException {
    AutoDetectParser parser = new AutoDetectParser();
    BodyContentHandler handler = new BodyContentHandler();
    Metadata metadata = new Metadata();
    try (InputStream stream = ParsingExample.class.getResourceAsStream("test.doc")) {
        parser.parse(stream, handler, metadata);
        return handler.toString();
    }
}

//Picking different output formats
public String parseToPlainText() throws IOException, SAXException, TikaException {
    BodyContentHandler handler = new BodyContentHandler();

    AutoDetectParser parser = new AutoDetectParser();
    Metadata metadata = new Metadata();
    try (InputStream stream = ContentHandlerExample.class.getResourceAsStream("test.doc")) {
        parser.parse(stream, handler, metadata);
        return handler.toString();
    }
}

shian