基于hadoop的散布式爬虫实例

以下是一个基于Hadoop的散布式爬虫实例的扼要介绍：

1. 架构设计：

• 使用Hadoop作为散布式计算框架，通过HDFS（Hadoop散布式文件系统）存储抓取的数据。
• 通过MapReduce模型来实现散布式任务调度和数据处理。
• 使用一个Master节点来调度任务和监控全部系统的运行状态。
• 使用多个Slave节点来履行具体的爬取任务。

1. 爬取流程：

• Master节点将初始的URL队列写入到HDFS中。
• Slave节点从HDFS中读取URL队列，并进行数据爬取。
• 爬取的数据被写入到HDFS中。
• Master节点定期检查HDFS中的数据，将新的URL添加到URL队列中，以便下一轮的爬取。
• 重复履行上述步骤，直到完成所有的URL爬取任务。

1. 数据处理：

• 使用MapReduce模型对爬取的数据进行处理和分析。
• Mapper阶段：对每一个爬取的数据进行解析，并提取出需要的信息，生成键值对。
• Reducer阶段：对Mapper阶段输出的键值对进行汇总和聚合，生成终究的结果。

1. 容错和容灾：

• 当一个Slave节点产生故障或宕机时，Master节点会重新分配任务给其他可用的Slave节点。
• 使用Hadoop的任务调度和容错机制，确保全部系统的稳定运行和容灾能力。

需要注意的是，以上只是一个扼要的介绍，实际的散布式爬虫系统还需要斟酌更多的细节和实现方式，如URL去重、反爬虫策略、数据清洗和存储等。