python 网站爬虫（四） Scrapy讲解1、Spider类Spider 类是 Scrapy 中的主要核心类，它定义了如何爬取某个(或某些)网站。包括爬取的动作（例如是否跟进链接），以及如何从网页的内容中提取结构化数据（爬取item）。spider类是scrapy框架最基础的类，以后配到的许多类，基本上都是继承自它。Spider 是循环爬取，它的爬取步骤是： start_requests 方法
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2024-02-24 07:37:09
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Spark官方介绍Spark是什么Apache Spark是用大规模数据处理的统一分析引擎Spark基于内存计算，提高在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了容错性和高可伸缩性，允许用户将spark部署在大容量硬件之上，形成集群。官方http://spark.apache.org http://spark.apachecn.org Spark特点快： Spark
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2023-12-07 11:49:55
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1.Spark的产生背景 2.什么是Spark http://spark.apache.org Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Sca
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2023-08-05 16:07:29
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spark快速入门的helloworld1.下载安装spark安装很简单，开箱即用，所以只需要下载解压到指定位置就可以了，另外jdk必不可少。 2.服务spark常见的服务方式有以下几种spark-submit，提交自己的spark-jar给spark运行spark-shell,在spark-submit的基础上直接实例了sparkcontext对象，可以写入代码和spark实时交互spark-s
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2023-08-29 13:04:46
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Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算。它是建立在Hadoop MapReduce之上，它扩展了 MapReduce 模式，有效地使用更多类型的计算，其中包括交互式查询和流处理。这是一个简单的Spark教程，介绍了Spark核心编程的基础知识。 工业公司广泛的使用 Hadoop 来分析他们的数据集。其原因是，Hadoop框架是基于简单的编程模型（MapReduce），并且它
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2023-06-11 15:24:56
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Spark SQL是用于结构化数据处理的一个模块。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地信息，例如：数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和Spark SQL进行交互，例如Dataset API和SQL等，这两种API可以混合使用。Spark SQL的一个用途是执行SQL查询。 Spar
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2023-09-15 22:06:42
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# 使用 Apache Spark 实现爬虫
在这个数据驱动的时代，数据爬取（Web Scraping）是获取数据的重要手段之一。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，可以帮助我们大规模处理数据。在本文中，我们将介绍如何使用 Apache Spark 实现简单的爬虫，并将其分为几个基本步骤。
## 流程概述
首先，我们来看看实现 Spark 爬虫的基本流程。下表将简单概述每一
# Spark爬虫实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Spark实现一个简单的爬虫，并帮助你入门。本文将分为以下几个部分：
1. 总览流程
2. 环境准备
3. 数据抓取
4. 数据清洗和处理
5. 数据存储
6. 错误处理
让我们一步一步来实现吧！
## 1. 总览流程
首先，让我们总览一下整个流程。下面是一个流程图：
```mermaid
flowchart T
原创
2023-09-13 05:36:39
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Spark介绍Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.Spark IntroduceRun programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk.Apache
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2024-04-09 19:39:15
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1.Spark概述Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架，Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此S
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2023-08-21 16:06:04
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目录简介 特点性能特点基本原理计算方法速度使用方便概论无处不在社区贡献者入门简介Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的
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2023-08-29 13:03:30
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Apache Spark 是一个开源的统一分析引擎，能够快速、通用地处理大规模数据集，而 “Spark” 通常是指其架构及功能的简写。在本文中，我们将探讨如何解决“Apache Spark 和 Spark”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
确保在你的计算机上安装 Apache Spark 之前，必须满足一些前置依赖。以下是需要安装的组件及
比如一个爬虫想要访问http://www.somesite.com/sample.html时，它会首先访问http://www.somesite.com/robots.txt，得到内容为：User-agent :*Disallow:/ 这里User-agent表示后面的限制对指定名字的爬虫生效，如User-agent: Baiduspider 表示只对百度的爬虫生效 ，这里为*表示对所有的爬虫都
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精选
2013-05-31 09:57:50
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Apache ①、通过修改 .htaccess文件 修改网站目录下的.htaccess，添加如下代码即可 RewriteEngine On RewriteCond %{HTTP_USER_AGENT} (^$|FeedDemon|JikeSpider|Indy ) [NC] RewriteRule ^(.*)$ - [F] ②、通过
原创
2015-06-29 16:34:06
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一：什么是sparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎， 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理
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2023-10-16 15:13:38
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简单的讲，Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统。 Apache Spark 历史： 2009年由加州伯克利大学的AMP实验室开发，并在2010年开源，13年时成长为Apache旗下大数据领域最活跃的开源项目之一。2014年5月底spark1.0.0发布，2016年6月spark2.0发布，至今最近的版本是xxx(看官网)。 Spark的使用场景： 实时查看浏览
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2023-06-14 16:28:05
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Spark简介1. 什么是Spark提到大数据首先会想到开源项目Hadoop，Hadoop解决了大多数批处理工作负载问题。但是存在一些限制：比如：缺少对迭代的支持中间数据需要输出到硬盘存储，产生了较高的延迟。总结：MapReduce比较适合处理离线数据，在实时查询和迭代计算上存在较大的不足，而随着业务的发展，对实时查询和迭代计算有更多的需求。&nbs
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2023-08-18 11:01:31
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Apache Spark是一款快速、灵活且对开发者友好的工具，也是大型SQL、批处理、流处理和机器学习的领先平台。2009年，Apache Spark从美国U.C. Berkeley的 AMPLab为起步，现在已经成为世界上主要的大数据分布式处理框架之一。Spark可以以各种方式进行部署，为Java、Scala、Python和R编程语言提供本地绑定，并支持SQL、流数据、机器学习和图形处理。已经被
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2023-09-01 18:33:27
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直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。 0.Hadoop框架的主要模块包括如下： • Hadoop Common • Hadoop分布式文件系统(HD
https://github.com/hortonworks-spark/shc#apache-spark—apache-hbase-connector
原创
2023-05-07 13:59:11
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