软件版本：Nutch 1.7, Hadoop 1.2.1, CentOS 6.5, JDK 1.7前面的3篇文章中，前提伪分布式或真分布式的Hadoop集群都可以，无所谓。选择一台配置好了的Hadoop客户端的机器(见2 下载Nutch源码有两种方法，去官网首页下载apache-nutch-1.7-src.tar.gz3 把Hadoop的6个配置文件拷贝到Nutch的conf/目录将Hadoop的
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2024-04-19 16:37:59
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一、爬虫简介1.1：什么是网络爬虫通俗理解：爬虫是一个模拟人类请求网站行为的程序。可以自动请求网页、并将数据抓取下来，然后使用一定的规则提取有价值的数据。
1.2：通用爬虫和聚焦爬虫通用爬虫：通用爬虫是搜索引擎抓取系统（百度、谷歌等）的重要组成部分。主要是将互联网上的网页下载到本地，形成一个互联网内容的镜像备份。聚焦爬虫：是面向特定需求的一种网络爬虫程序，他与通用爬虫的区别在于：聚焦爬虫在实施网页
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2023-12-25 23:15:50
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该文来自百度百科，自我收藏。Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来
# Python 实时爬虫
*作者：OpenAI GPT-3*
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## 引言
在互联网时代，信息的获取变得越来越重要。爬虫作为一种自动化获取网页数据的技术，被广泛应用于各种数据挖掘和分析场景中。本文将介绍如何使用 Python 实现一个实时爬虫，并给出相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装 Python 编程语言，并配置好相关的开发环境。在本文中，我们将使用
原创
2023-12-30 05:25:44
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目录一、Hive 小文件概述二、Hive 小文件产生的背景三、环境准备四、Hive 小文件治理1）小文件合并（常用）1、示例演示一（非分区表）2、示例演示二（分区表）3、示例演示三（临时表）2）文件压缩3）存储格式优化4）分区表5）垃圾回收五、HDFS 数据平衡1）HDFS 数据倾斜2）HDFS 数据平衡一、Hive 小文件概述在Hive中，所谓的小文件是指文件大小远小于HDFS块大小的文件，通常
基于对数据分析的兴趣，撰写本次的数据分析案例展示（非教学），若数据分析过程中，存在技术或思路问题，欢迎大家在评论中指出讨论。本文的撰写思路主要包括三大部分：数据集简单描述与来源展示数据分析过程
明确分析问题与理解数据数据清洗数据分析及可视化展示数据分析总结数据集简单描述与来源 数据集是Kaggle平台上公开的数据集：Video Games Sales数据。Video Games
# Python实时监控爬虫实现指南
## 流程步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要的Python库，如requests、BeautifulSoup等 |
| 2 | 编写爬虫程序，实现对目标网站的实时监控 |
| 3 | 设定监控频率，定时运行爬虫程序 |
| 4 | 将监控结果存储至数据库或日志文件 |
| 5 | 设定报警机制，当监控到异
原创
2024-04-22 05:28:26
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1.HDFS写流程客户端要向HDFS写入数据，首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接受文件block的datanode，并且由接收到block的datanode负责向其他datanode赋值lock的副本 如下图所示写详细步骤1.根namenode通信请求上传文件，namenode检查文件是否已存在，父目录是否存在。 2.namenode返回是否可以上传 3.client会先对文件进
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2023-07-14 10:39:45
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效果图：废话如何知道你写的爬虫有没有正常运行，运行了多长时间，请求了多少个网页，抓到了多少条数据呢？官方其实就提供了一个字典就包含一些抓取的相关信息：crawler.stats.get_stats()，crawler是scrapy中的一个组件。你可以在很多组件中访问他，比如包含from_crawler(cls, crawler)方法的所有组件。既然能得到scrapy的运行状态，想要实时显示出来应该
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2024-08-07 12:40:14
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## Python爬虫数据存入HDFS教程
### 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，然后逐步实现。下面是实现“Python爬虫数据存入HDFS”的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|--------|-----------------|
| 1 | 编写Python爬虫 |
| 2 | 将爬取的数据存入本地文件 |
| 3 |
原创
2024-05-03 04:17:26
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一、HDFS1. HDFS的本质是一个文件系统，特点是分布式，需要在多台机器启动多个NN,DN进程组成一个分布式系统2. HDFS不支持对一个文件的并发写入，也不支持对文件的随机修改，不适合存储小文件(存储小文件时会降低NN的服务能力)3. HDFS的块大小 块大小可以通过hdfs-site.xml中的dfs.blocksize进行配置！ 如果不配置，那么在hadoop1.x时，dfs.blo
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2023-10-25 15:12:16
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今天主要是来说一下怎么可视化来监控你的爬虫的状态。相信大家在跑爬虫的过程中，也会好奇自己养的爬虫一分钟可以爬多少页面，多大的数据量，当然查询的方式多种多样。今天我来讲一种可视化的方法。关于爬虫数据在mongodb里的版本我写了一个可以热更新配置的版本，即添加了新的爬虫配置以后，不用重启程序，即可获取刚刚添加的爬虫的状态数据。1.成品图这个是监控服务器网速的最后成果，显示的是下载与上传的网速，单位为
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2023-08-15 12:23:30
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网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。RequestsPython标准库中提供了：urllib、urllib2、httplib等模块以供Http请求，但是，它的 API 太渣了。它是为另一个时代、另一个互联网所创建的。它
# 利用Flink实时写入HDFS并同步到Hive
在现代大数据处理中，实时数据流的处理需求日益增加。Apache Flink作为一种流处理框架，因其高效的计算能力和灵活的处理语义而受到广泛欢迎。本文将探讨如何利用Flink将数据实时写入HDFS（Hadoop分布式文件系统），并同步到Hive（数据仓库工具）。这是一个非常实用的场景，尤其是在处理大规模数据和进行数据分析时。
## 概述
在这
在HDFS上面最不明确的事情之一就是数据的冗余。它完全是自动进行的，因为无法得知其中详细的信息，我们需要做的就是相信它。HBase完全相信HDFS存储数据的安全性和完整性，并将数据文件交给HDFS存储。正是因为HDFS的数据冗余方式对于HBase来说是完全透明的，产生了一个问题：HBase的效率会受到多大的影响？说的简单一点，当HBase需要存取数据时，如何保证有一份冗余的数据块离自己最近？当我们
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2023-07-14 16:02:47
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csv格式储存# 读取csv文件
import csv
with open('some.csv', 'rb') as f: # 采用b的方式处理可以省去很多问题
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
# do something with row, such as row[0],row[1]
# 写入c
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2024-06-20 05:43:07
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Ceph是什么？Ceph是一个开源的分布式存储系统，可大规模扩展、高性能、无单点故障，在普通的服务器上可以支持到PB级容量，商用机器上支持的容量可以达到EB级别。Ceph的竞争力市面上提供云存储的分布式系统如阿里云的OSS（底层存储框架为JindoFS），亚马逊的S3，Hadoop生态下的HDFS，OpenStack内的Swift，都是非常优秀、流行的存储解决方案，Ceph作为同类产品，仍然不逊色
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2024-04-29 22:58:57
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1. 简介HDFS：Hadoop分布式文件系统，主要用来解决海量数据的存储问题，通过统一的命名空间——目录树来定位文件。在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。而一旦在系统中，引入网络，就不可避免地引入了所有网络编程的复杂性，例如挑战之一是如何保证在节点不可用的时候数据不丢失。传统的网络文件系统（NFS）虽然也称
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2024-04-25 14:52:17
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Hadoop的三大核心组件之HDFS和YARNHadoop集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。（1）HDFS集群：负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。（2）YARN集群：负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 Reso
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2023-07-30 15:40:48
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应用案例：动态统计每天开播时间最长主播Top10HDFS 特点：流数据解释：类似一边看视频同时缓冲 不用等全部缓冲完才可以看 （ 例子：无法再用vim编辑其中内容 但是可以用appendtofile命令追加写 ） 缺点： 原因：hdfs专门为了写入大规模数据而存在 这一要求需要以较高延时为代价 ，而且当多用户请求多时，肯定会有延时
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2024-06-02 19:58:08
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