# 使用Hadoop实现分布式爬虫
在大数据时代，网络爬虫已成为获取网页数据的重要工具。结合Hadoop的分布式架构，我们可以高效地抓取和处理大量网页。本文将为您详细介绍如何设计和实现一个分布式爬虫系统。
## 整体流程
下面的表格展示了实现分布式爬虫的整体流程：
| 步骤 | 任务 |
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Hadoop历史雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。随后在2003年Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统(GFS)。GFS也就是google File System，google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。2004年Nutch创始人Doug
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2023-11-20 08:34:04
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Hadoop Distributed File System)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。1、首先介绍HDFS是如何工作的。 注：上图是从视频网站的截图 分布式存储系统HDFS中工作主要是一个主节点namenode(master)（hadoop1.x只要一个namenode节点，2.x中可以有多个节
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2023-07-12 12:14:08
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什么是hadoop？ hadoop 是一个可编程和运行分布式应用，用来处理大数据的开源框架。Hadoop主要子项目 Hadoop Common: 在0.20及以前的版本中，包含HDFS、MapReduce和其他项目公共内容，从0.21开始HDFS和MapReduce被分离为独立的子项目，其余内容为Hadoop CommonHDFS: Hadoop 分布式文件系统 (Distributed Fi
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2023-11-10 21:16:14
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一、使用技术Http协议正则表达式队列模式Lucenne中文分词MapReduce二、网络爬虫项目目的 通过制定url爬取界面源码，通过正则表达式匹配出其中所需的资源（这里是爬取csdn博客url及博客名），将爬到的资源存入文件中便于制作成倒排索引。根据页面源码垂直爬取csdn网站中的所有博客资源（找到一个超链接就爬取该超链接中的内容）。设计思想 建立一个队列对象，首先将传入的url存入代表未
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2023-12-15 20:39:37
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一。用hadoop作网络爬虫的原因爬虫程序的海量计算特性要求必须要用分布式方式来实现。一般爬虫爬取的是整个互联网上的所有或部分数据，这个数据量一般是P byte级，至少也是T byte级，因此用分布式的方式来获取这是不二之选。在众多的分布式计算框架里hadoop绝对是个中翘楚，从hadoop的用户名单中可以看出hadoop的应用范围已经非常广泛，hadoop本身已经接近成熟。因此hadoop是首
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2023-09-14 13:23:00
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基于Hadoop 的分布式网络爬虫技术学习笔记一、网络爬虫原理Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Baidu。由此可见 Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统
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2023-11-27 14:43:31
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使用Linux 和Hadoop 进行分布式计算 索引擎以从 Internet 的海量数据中找到特定的内容，但您曾经想过这些搜索是如何执行的吗？一种方法是 Apache 的 Hadoop，它是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 的一个应用是并行索引 Internet Web 页面。Hadoop 是一个受到 Yahoo!、Google 和 IBM 等公司支持的 Apache
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2023-10-16 12:41:50
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基于Hadoop的分布式爬虫实例
## 简介
随着互联网的快速发展，网络爬虫逐渐成为获取互联网大规模数据的重要手段。然而，传统的单机爬虫往往因为性能瓶颈和可扩展性问题而面临挑战。为了解决这些问题，基于Hadoop的分布式爬虫应运而生。本文将介绍基于Hadoop的分布式爬虫的原理和示例代码。
## 原理
基于Hadoop的分布式爬虫利用Hadoop的并行计算能力和分布式存储来提高爬取效率和可
原创
2023-08-30 03:34:08
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谈到大数据，就不得不提到爬虫来抓取数据，但是抓取数据后又怎么分析数据进行数据挖掘呢？一般小量的数据是能够自己处理的，但是大到1PB,甚至1NB的数据该怎样分析呢？这样就有了Hadoop这玩意儿。Hadoop是一个用JAVA写的平台，是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台。 主要是分布式文件系统，简单的说，如果你服务器要做一个群集，可能需要相同配置的电脑，要NAS， 但HADOOP不需要，在不同的
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2024-10-01 08:19:01
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Greenfinger是一款用Java编写的，高性能的，面向扩展的分布式网络爬虫框架，它基于SpringBoot框架，通过一些配置参数，就可以轻松地搭建一个分布式网络爬虫微服务并且可以组建集群。此外，Greenfinger框架还提供了大量丰富的API去定制你的应用系统。框架特性完美兼容 SpringBoot2.2.0(or later)支持通用型和垂直型爬虫采用深度优先爬取策略设计成多进程高可用的
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2023-10-17 19:51:36
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爬虫的本质： 很多搞爬虫的总爱吹嘘分布式爬虫，仿佛只有分布式才有逼格，不是分布式简直不配叫爬虫，这是一种很肤浅的思想。 分布式只是提高爬虫功能和效率的一个环节而已，它从来不是爬虫的本质东西。爬虫的本质是网络请求和数据处理，如何稳定地访问网页拿到数据，如何精准地提取出高质量的数据才是核心问题。分布式爬虫只有当爬虫任务量很大的时候才会凸显优势，一般情况下也确实不必动用这个大杀器，所以要明确你的目标
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2023-07-07 12:16:32
149阅读
1.在了解分布式爬虫之前先看看爬虫流程会好理解一些1.1 爬虫算法流程 1.2 scrapy框架简介Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的，也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Servic
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2023-07-18 11:00:06
362阅读
目录1. Hadoop是什么2. Hadoop 的发展历史3. 在Docker上运行Hadoop3.1 使用官方镜像3.2 安装验证 ???结束语???1. Hadoop是什么作为当今大数据处理领域的经典分布式平台，Apache Hadoop主要基于Java语言实现，由三个核心子系统组成：HDFS、YARN、MapReduce，其中，HDFS是一
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2023-08-04 10:44:52
128阅读
1. Hadoop概述Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。HDFS的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将Hadoop部署在低廉的硬件上，形成
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2023-09-20 10:59:56
78阅读
分布式爬虫是指将一个爬虫任务分解成多个子任务，由多个爬虫节点同时执行，以提高爬取效率和速度的一种爬虫方式。下面是分布式爬虫部署的详细步骤：确定爬虫任务：首先需要确定要爬取的网站和数据，以及需要爬取的频率和深度等参数。设计爬虫架构：根据爬虫任务的特点，设计出合适的爬虫架构，包括爬虫节点的数量、爬虫节点之间的通信方式、数据存储方式等。编写爬虫代码：根据爬虫架构设计，编写出相应的爬虫代码，包括爬虫节点的
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2023-11-12 22:58:25
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分布式爬虫框架部署1 加代理，cookie，header，加入selenium1.1 加代理# 在爬虫中间件中
def get_proxy(self):
import requests
res=requests.get('http://192.168.1.143:5010/get/').json()
if res.get('https'):
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2024-08-28 22:20:56
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设计和实现高水平分布式网络爬虫摘要：纵 观网络搜索引擎和其他特殊的搜索工具一样，依赖网络蜘蛛区获得大规模的网页进行索引和分析。这样的网络爬虫会与数以百万计的主机在一定时期或者一周内进行 交互。因此随之产生的健壮性、灵活性和可管理性等问题。另外，I/O性能、网络资源和操作系统的限制也会在设计高性能爬虫的时候进行合理的考虑。本 论文描述和设计了分布式网络爬虫运行在工作站上。网络爬虫的能够在一秒钟之内爬
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2024-06-30 20:07:12
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一、Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HD
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2023-07-12 12:13:58
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Hadoop 基础1.搜索引擎在internet的海量数据中搜索特定的内容，Apache的hadoop是一种是一种实现海量数据搜索的分布式框架。 2.Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 3. Hadoop 的处理方式 “可靠、高效、可伸缩”可靠：因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。高效：因
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2023-06-14 15:56:26
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