在自然语言处理（NLP）领域，实体抽取和关系提取是两个重要的任务。实体抽取用于从文本中识别出具有特定意义的实体（如人名、地名、组织名等），而关系提取则用于识别实体之间的关系。本文将通过一个基于 Apache Spark 和 Spark NLP 的示例，展示如何实现中文文本的实体抽取和关系提取。

一、技术栈介绍

1. Apache Spark

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。

2. Spark NLP

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的自然语言处理库，提供了丰富的 NLP 功能，包括文本分类、情感分析、命名实体识别（NER）、依存句法分析等。它支持多种语言，包括中文。

二、项目依赖配置

在开始之前，我们需要配置项目的依赖。以下是基于 Maven 的依赖配置：

<dependencies>
    <!-- Apache Spark -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
        <version>3.2.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
        <version>3.1.2</version>
    </dependency>

    <!-- Spark NLP -->
    <dependency>
        <groupId>com.johnsnowlabs.nlp</groupId>
        <artifactId>spark-nlp_2.12</artifactId>
        <version>3.4.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

三、代码实现

以下是实现中文实体抽取和关系提取的完整代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import com.johnsnowlabs.nlp.*;
import com.johnsnowlabs.nlp.annotator.*;
import com.johnsnowlabs.nlp.annotators.ner.*;
import com.johnsnowlabs.nlp.annotators.ner.dl.NerDLModel;
import com.johnsnowlabs.nlp.annotators.sda.*;
import com.johnsnowlabs.nlp.embeddings.WordEmbeddingsModel;
import com.johnsnowlabs.nlp.annotators.parser.dep.DependencyParserModel;
import com.johnsnowlabs.nlp.util.*;

import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.types.*;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class SparkExtractionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化 SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()