分布式爬虫
网站数据爬取方法
网站数据爬取方法随着互联网的蓬勃发展，许多网站上的数据对于研究、分析和商业用途等方面都具有重要的价值。
网站数据爬取就是指通过自动化的方式，从网站上抓取所需的数据并保存到本地或其他目标位置。
以下是一些常用的网站数据爬取方法。
1. 使用Python的Requests库：Python是一种功能强大的编程语言，具有丰富的第三方库。
其中，Requests库是一个非常常用的库，用于发送HTTP请求，并获取网页的HTML内容。
通过对HTML内容进行解析，可以获取所需的数据。
2. 使用Python的Scrapy框架：Scrapy是一个基于Python的高级爬虫框架，可以帮助开发者编写可扩展、高效的网站爬取程序。
通过定义爬虫规则和提取规则，可以自动化地爬取网站上的数据。
3. 使用Selenium库：有些网站使用了JavaScript来加载数据或者实现页面交互。
对于这类网站，使用传统的爬虫库可能无法获取到完整的数据。
这时可以使用Selenium库，它可以模拟人为在浏览器中操作，从而实现完整的页面加载和数据获取。
4.使用API：许多网站为了方便开发者获取数据，提供了开放的API接口。
通过使用API，可以直接获取到所需的数据，无需进行页面解析和模拟操作。
5. 使用网页解析工具：对于一些简单的网页，可以使用网页解析工具进行数据提取。
例如，使用XPath或CSS选择器对HTML内容进行解析，提取所需的数据。
6.使用代理IP：一些网站为了保护自身的数据安全，采取了反爬虫措施，例如设置访问速度限制或者封锁IP地址。
为了避免被封禁，可以使用代理IP进行爬取，轮流使用多个IP地址，降低被封禁的风险。
7.使用分布式爬虫：当需要爬取大量的网站数据时，使用单机爬虫可能效率较低。
这时，可以使用分布式爬虫，将任务分发给多台机器，同时进行爬取，从而提高爬取效率。
8.设置合理的爬取策略：为了避免对网站服务器造成过大的负担，并且避免触发反爬虫机制，需要设置合理的爬取策略。
网络爬虫技术3篇
网络爬虫技术第一篇：网络爬虫技术介绍网络爬虫技术是从网络上自动获取信息的一种技术，也叫做网页抓取或者网络蜘蛛。
它是一个自动地通过互联网采集网络数据的程序。
网络爬虫技术是搜索引擎的关键技术之一。
搜索引擎的底层就是一系列爬虫，通过爬虫从万维网上收集信息，然后通过算法对这些信息进行分析、处理、归类、排序等操作，最后呈现给用户。
网络爬虫技术的原理是模拟客户端向服务器发起请求，从而获取网络信息，并根据特定的规则，抓取需要的内容，保存到自己的数据库中。
网络爬虫技术的应用非常广泛，可以用于搜索引擎、数据挖掘、价格比较、信息监控等领域。
其中，搜索引擎应用最为广泛。
搜索引擎需要在短时间内从互联网上获取大量的网页，并对这些网页进行处理，将其中的信息提取出来，进行组织、处理、归纳、分析、挖掘，最终返回给用户。
为了避免网络爬虫造成的网站负荷和数据安全问题，很多网站会通过技术手段来限制网络爬虫的访问。
一些常用的限制手段包括：robots.txt文件、访问频率限制、验证码验证，以及反爬虫策略，如IP封锁、JS反爬虫等。
网络爬虫技术不仅有着广泛的应用范围，而且也有着复杂的技术要求。
爬虫涉及到的技术领域非常广泛，包括但不限于：Java开发、Python编程、分布式计算、数据库管理、网络安全等。
同时，最为关键的是对抓取的数据进行分析，得出有效的信息，这需要掌握一定的数据分析技能。
网络爬虫技术的出现，使得人们可以更加方便地获取互联网上的信息，提高了互联网信息的利用价值。
然而，随着人们对网络爬虫技术的使用，也引发了一系列的争议，包括隐私问题、版权问题、以及对于商业利用的限制问题。
总之，网络爬虫技术是互联网信息采集处理与利用的关键技术。
随着人们对它的需求日益增加，未来网络爬虫技术将会得到进一步的发展和应用。
第二篇：网络爬虫技术的发展与挑战网络爬虫技术自20世纪90年代发展以来，一直在不断地发展和创新。
一方面，随着互联网的快速发展和互联网用户行为方式的不断演进，网络爬虫的使用也不断发展出各种新的应用形态；另一方面，各种阻挡网络爬虫的技术和策略也不断更新，对爬虫技术提出了新的挑战。
基于Hadoop的Nutch分布式网络爬虫的研究9.2
基于Hadoop的Nutch分布式主题主题网络爬虫的研究施磊磊，施化吉，朱玉婷(江苏大学计算机科学与通信工程学院，江苏镇江212013)摘要：针对Nutch分布式主题爬虫的爬取效率和爬取的准确度问题，本文提出了改进的主题判断和预测模型来提高下载网页的主题相关度和网页的质量，同时引入改进的PageRank 算法来计算链接主题网页的优先级，并搭建Hadoop分布式集群环境，以MapReduce分布式计算模型以达到高效率的分布式爬取，然后利用HBase、Zookeeper和Memcached来达到高效率的分布式存储，最后通过实验验证了Nutch分布式主题爬虫的高效性、准确性、扩展性和可靠性。
关键词：主题爬虫；Hadoop集群； Nutch； MapReduceResearch on Nutch distributed web crawlersubject oriented.SHI Lei-lei ， SHI Hua-ji ， ZHU Yu-tin(School of Computer Science and Telecommunication Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China)Abstract：For crawling crawling efficiency and accuracy problems Nutch crawler distributed topic, this paper proposes an improved model to predict and judge topics to improve the quality of downloaded pages and pages of the topic, while the introduction of the improved PageRank algorithm to calculate the link priorities and build Hadoop distributed cluster environment to MapReduce distributed computing model in order to achieve efficient crawling topic pages, preferably through experimental verification of the efficiency of the subject reptiles, scalability and reliability.Keywords：topic crawler；Hadoop cluster；Nutch；MapReduce1 引言Nutch是一个开源的垂直搜索引擎，它使用Java语言开发，具有跨平台应用的优点，Nutch作为主题网络爬虫和lucene的结合，功能上极其强悍，每个月数以亿计的网页爬取量，网页搜索的高速，开源的功能剖析都是我们选择研究它的关键因素。
Nutch爬虫
Nutch搜索引擎简介Nutch 是一个基于Java 实现的开源搜索引擎，其内部使用了高性能全文索引引擎工具Lucene。
从nutch0.8.0开始，Nutch 完全构建在Hadoop 分布式计算平台之上。
Hadoop 除了是一个分布式文件系统外，还实现了Google 的GFS 和MapReduce 算法。
因此基于Hadoop 的Nutch 搜索引擎可以部署在由成千上万计算机组成的大型集群上。
由于商业搜索引擎允许竞价排名，这样导致索引结果并不完全是和站点内容相关的，而Nutch 搜索结果能够给出一个公平的排序结果，这使得Nutch 在垂直搜索、档案互联网搜索等领域得到了广泛应用。
背景知识Nutch 搜索引擎是一个基于Java 的开放源代码的搜索引擎。
Nutch 搜索引擎处理流程包括抓取流程和搜索流程，如图1 所示。
相应地Nutch 也分为2部分，抓取器和搜索器。
在抓取流程中，抓取器也叫蜘蛛或者机器人，以广度优先搜索（BFS）的方式从企业内部网或者互联网抓取网页。
这个过程涉及到对CrawlDB 和LinkDB 数据库的操作。
然后Nutch 解析器开始解析诸如HTML、XML、RSS、PDF等不同格式的文档。
最后Nutch 索引器针对解析结果建立索引并存储到indexDB 和SegmentsDB 数据库中，以供搜索器搜索使用。
在搜索流程中，搜索应用使用输入关键词调用Nutch 搜索接口（Nutch Query Interface）。
应用可通过网页上的输入框输入相应关键词。
搜索接口解析搜索请求为Lucene 全文检索引擎可以识别的格式。
Nutch 索引器将会调用Lucene 引擎来响应请求在indexDB 上展开搜索。
最后搜索接口收集从索引器返回的URL、标题、锚和从SegmentsDB 返回的内容。
所有上述内容将被提供给排序算法进行排序。
排序完成后，搜索接口将返回命中的搜索结果。
由于构建在Hadoop 分布式文件系统之上，Nutch 对CrawlDB, LinkDB, SegmentsDB 和IndexDB 数据库的操作都是通过调用M/R(map/reduce) 函数完成的。
基于Scrapy的分布式爬虫系统的设计与实现
基于Scrapy的分布式爬虫系统的设计与实现李代祎;谢丽艳;钱慎一;吴怀广【摘要】随着互联网的快速发展,其信息量和相关服务也随之快速增长.如何从海量的信息中快速、准确地抓取所需要的信息变得越来越重要,因此负责互联网信息收集工作的网络爬虫将面临着巨大的机遇和挑战.目前国内外一些大型搜索引擎只给用户提供不可制定的搜索服务,而单机的网络爬虫又难当重任,因此可定制性强、信息采集速度快和规模大的分布式网络爬虫便应运而生.通过对原有Scrapy框架的学习和研究,将Scrapy和Redis结合改进原有的爬虫框架,设计并实现了一个基于Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统,然后将从安居客、58同城、搜房等网站抓取的二手房信息存入MongoDB中,便于对数据进行进一步的处理和分析.结果表明基于Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统同单机网络爬虫系统相比效率更高且更稳定.【期刊名称】《湖北民族学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(035)003【总页数】6页(P317-322)【关键词】Scrapy;分布式;Scrapy-Reids;网络爬虫;MongoDB;数据存储【作者】李代祎;谢丽艳;钱慎一;吴怀广【作者单位】郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州 450002;河南省工商行政管理学校,河南郑州 450002;郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州 450002;郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州 450002【正文语种】中文【中图分类】TP3互联网中的信息量随着互联网的迅速发展而越来越多,在2008年Google公司宣布他们检索到的网页已经超过了1万亿,然而其检索到的网页仅仅是互联网上的一部分而已[1],如何从大量的信息中挖掘出有用的信息就成了当今的热门问题,搜索引擎也正是在这种需求下而诞生的技术.搜索引擎是通过网络爬虫从互联网中挖掘大量需求信息,然后网络爬虫将这些信息存储在数据库中,以便将来根据用户需求对其进行处理,它用到人工智能、信息检索、计算机网络、数据库、分布式处理、数据挖掘、机器学习和自然语言处理等多领域的理论技术,具有很强的综合性和挑战性[2-3].目前国内外在网络爬虫领域已经有了很多研究,例如,爬行策略、海量数据存储、海量数据索引、网页评级等.但是较为成熟的大型网络爬虫只能为用户提供不可定制的搜索服务,且很多网络爬虫的技术都被列为商业机密,不对外开放.在开源爬虫方面,例如,Larbin、Nutch、heritrix等已经是比较成熟的网络爬虫项目,但是它们大多为单一网络爬虫,并且存在着性能不稳定、用户亲和性较低、对中文支持不足和配置复杂等问题[4-5].因此,部署方便、可定制性高的中小规模分布式网络爬虫取代传统的网络爬虫势不可挡.1.1 网络爬虫网络爬虫(Web Crawler)是一种按照一定规则在互联网上自动获取处理网页的计算机程序,其广泛地应用于互联网搜索引擎或网页缓存管理中[6].简单来讲,URL资源存放在一个队列中,此队列负责URL资源的优先级管理.首先网络爬虫从队列中获取一个 URL资源并下载此网页,然后提取该网页中的其它URL 资源并放入队列中.重复上述过程,直到爬虫将其关闭[7-8].通用的网络爬虫结构如图1所示.网络爬虫通过不同爬行策略递归的访问页面、保存页面,最终获取所需信息.目前网络爬虫遵守以下4种爬行策略规则[9]:1)选择爬行规则:使用广度优先的爬行策略.一个网络爬虫的目的是抓取互联网中最相关的网页,而不是随机的获取互联网的某些样本网页.2)回访规则:互联网是动态的,互联网中网页的建立、修改和删除等活动在不断进行.然而一个爬虫活动可能持续和长时间,所以爬虫要制定回访规则来访问更新的网页.3)礼貌规则:如果网络爬虫不断抓取同一台服务器上的网页,当请求过多时会造成服务器瘫痪.因此网络爬虫在正常运行的同时也要兼顾服务器的正常运行.4)并行规则:网络爬虫可以通过多线程并发地运行多个爬行进程,通过这样可以极大的降低开销和提高下载效率.1.2 Scrapy-RedisScrapy-Redis[10]是基于Redis的Scrapy分布式组件,其将任务和数据信息的存取放到redis queue中,使多台服务器可以同时执行crawl和items process,从而大大提高了数据爬取和处理的效率.其功能为:①多个爬虫共享一个redis queue 队列,适合大范围、多域名的爬虫集群.②爬取的items存放到items redis queue队列,可以开启多个items process来处理爬取的数据.Scrapy-Redis各个组件之间的关系如图2所示.1.3 数据存储NoSQL由于网络爬虫爬取的数据大多为半结构化或非结构化的数据,并且传统的关系型数据库并不擅长存储和处理此类数据.因此选择非关系型数据库 NoSQL 存储爬取到的数据.NoSQL 数据库大致分为4类[11]:1)键值(Key-Value)存储数据库:Key-Value模型对于IT系统来说的优势在于简单、易部署.例如:Tokyo Cabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,Oracle BDB.2)列存储数据库:此类数据库通常是针对海量的数据实施分布式存储.键仍然存在且指向了多个列.如:Cassandra,HBase,Riak.3)文档型数据库:此类型的数据模型使版本化和半结构化的文档以特定的格式存储,例如,JSON.文档型数据库的查询效率比较高,如:CouchDB,MongoDb,SequoiaDB.4)图形(Graph)数据库:图形结构的数据库是使用灵活的图形模型,并且该模型能够扩展到多个服务器上.如:Neo4J,InfoGrid,Infinite Graph.2.1 Scrapy框架研究2.1.1 Scrapy框架如图2所示,Scrapy 框架的模块组成有[12-14]:1)Scrapy引擎(Scrapy Engine):负责调控数据在系统中各个模块间传递,以及调用相应的函数响应特定的事件.2)调度器模块(Scheduler):负责对所有待爬取的 URL资源进行统一管理.例如,将接收 Scrapy 引擎提交的URL资源插入到请求队列中;将URL从队列中取出并发送给Scrapy引擎以响应Scrapy引擎发出的URL 请求.3)下载器中间件模块(Downloader Middlewares):负责传递Scrapy引擎发送给下载器模块的URL请求和下载器模块发送给 Scrapy 引擎的HTTP 响应.a)下载器模块(Downloader):负责下载Web 页面上的数据,并最终通过Scrapy 引擎将其发送给爬虫模块.b)爬虫模块(Spider):分析从下载器模块获取到的数据,然后提取出Item 或得到相关的URL资源.c)爬虫中间件模块(Spider Middlewares):负责处理爬虫模块的输入和输出.d)数据流水线模块(Item Pipeline):通过数据清理、数据验证、数据持久化等操作来处理由爬虫模块提取和发送过来的Item.2.1.2 Scrapy框架扩展 Scrapy框架简单、高效,且被广泛应用于数据的挖掘、监测和自动测试.但是Scrapy框架也存在不足,例如,Scrapy框架下的爬虫不支持分布式、单线程执行、内存消耗过大等.因此深入理解Scrapy框架的扩展机制,通过编程来替换或增加框架中的一些模块来弥补其不足是十分必要的.本文对Scrapy框架做了如下补充:1)本文利用Scrapy-Redis通过redis对爬取的请求进行存储和调度,并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用.Scrapy-Redis的组件如下[15-16].a)Connection.py:对settings进行配置,实现通过Python访问redis数据库,被dupefilter和scheduler调用,涉及到redis存取的都要使用到这个模块.b)dupefilter.py:使用redis的set数据结构对reqeust进行去重处理.c)queue.py:将request存入到queue中,调度时再将其弹出.目前队列的调度有三种方式:FIFO(先入先出)的SpaiderQueue,SpiderPriorityQueue和LIFO(后入先出)的SpiderStack.本文用的是第二种方式.d)pipelines.py:将Item存储在redis中以实现分布式处理.e)scheduler.py:重写scrapy中的调度模块,实现crawler的分布式调度.f)spider.py:重写scrapy中的爬虫模块,从redis数据库的队列中读取要爬取的url,然后执行爬取.若爬取过程中有其它的url返回,继续执行爬虫直到所有的request 完成后,再从队列中读取url,循环上述过程.通过分析可得,Scrapy-Redis各个组件之间的关系如图3所示.2)单机硬盘与内存容量有限、数据的频繁查询是造成了CPU性能的严重下降的主要原因,因此数据库的选择显的尤为重要.由于网络爬虫爬取的数据大多数为非结构化的数据,因此本文选取擅长存取非结构化数据的数据库MongoDB[17-18].经过扩展后的Scrapy框架如图4所示.2.2 反爬虫技术应对策略目前很多网站禁止爬虫爬取数据,网站通过用户请求的Headers、用户行为、网站目录和数据加载等方式来进行反爬虫,从而增大爬取的难度.本爬虫主要采取了以下应对策略:1)设置download_delay参数. 如果下载等待时间过长,则短时间大规模抓取数据的任务将不能完成,而太短则会增加被禁止爬取数据的概率.因此在settings.py中设置:DOWNLOAD_DELAY = 2.2)禁用cookies,可以防止爬虫行为被使用cookies识别爬虫轨迹的网站所察觉,因此需要在settings.py 中设置:COOKIES_ENABLES=False.3)伪装user agent,防止被服务器识别,将user agent 写入rotate_useragent.py 文件里形成user-agent池,在发送请求时会从user-agent池中随机选取一个使用.因此需要在settings.py中设置:DOWNLOADER_MIDDLEWARES={′scrapy.contrib.downloadermiddleware.u erAgentMiddle ware′ :None,′HouseInfoSpider.spiders.rotate_useragent.RotateUserAgentMiddleware′ :4 00,}2.3 数据爬取与存储2.3.1 网页结构和数据分析通过对网页HTML结构进行分析,从而完成爬虫模块的编写.本爬虫的URL队列中有3种类型的URL,以安居客的网页结构为例进行分析.该网页中所包含数据的节点是class=”houselist-mod”的<ul>节点,该节点下的<li>节点有50个,每个<li>节点中包含有需要提取的目标数据,即index类型的URL.Scrapy提取数据使用特定的 XPath 表达式来提取 HTML 网页中的数据,伪代码如下所示:def parse_detail(self,response):item = HouseInfoItem()selector = scrapy.Selector(response)item[′url′] = response.urlitem[′village_title′]= #标题list_first_item(selector.xpath(′//h3[@class ="long-title"][1]/text()′).extract()).strip() }(……)item[′village_describe′]= #描述list_first_item(selector.xpath(′//div[@class="houseInfoV2-item-descjs-house-explain"]/text()′).extract()).replace("\n","").replace("\t","").replace("","").strip() yield item从网站上获得数据followers、fullname等在Item中统一建模.相应代码在items.py中:import scrapyclass HouseInfoItem(scrapy.Item):url=scrapy.Field() #当前网页的urlvillage_name=scrapy.Field() #小区名village_location=scrapy.Field() #位置village_area=scrapy.Field() #面积(……)2.3.2 数据库连接和参数设置在settings.py文件中设置MongoDB的相应参数:服务器、端口号、数据库,然后在指定的位置添加数据库设置:#MongoDBMONGO_URI=′mongodb://127.0.0.1:27017′MONGO_DATABASE = ′HouseInfo′#改变默认PIPELNESITEM_PIPELINES={′HouseInfoSpider.pipelines.MongoPipeline′:300,′scrapy_r edis.pipelines.Redi sPipeline′:400,}在pipelines.py文件中定义一个函数连接数据库:#数据库初始化Class MongoDBPipeline(object):hp_collection_name = ′house_info′def_inir_(sef,mongo_uri,mongo_db)(……)#数据库连接def open_spider(self,spider):self.client=pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)self.db = self.client[self.mongo_db]#将数据存入到数据库中def process_item(self,item,spider):if isinstance(item,HouseInfoItem):key_index = item[′url′]if not self.db[self.hp_collection_name] .find({′url′:key_index}).count(): self.db[self.hp_collection_name].insert(dict(item))return item3.1 实验结果Ipush.py文件中将要爬取的原始网站url存入redis数据库的队列中,然后通过scrapy crawlall命令执行爬虫,最后将爬取的数据存入MongoDB中.爬取结果显示如图5所示.3.2 结果分析整个系统的部署:1台安装有redis和MongoDB数据库的服务器作为爬虫的主节点;1台安装有MongoDB数据库的服务器作为爬虫从节点;1台安装有MongoDB 数据库的单独服务器.硬件配置如表1所示.实验测试中,为了防止爬虫行为被禁止,将最高爬取频率设置为2秒/网页,系统运行5个小时(单机爬取和分布式爬取选在同一时段),其爬取结果如表2所示.通过分析表2中的数据可知,每个节点每小时爬取的网页数量在1 700左右.为了防止爬虫被禁止,爬虫的最高频率设置为2秒/网页.由于受网络延迟、I/O延迟等的限制,每小时爬取的网页数量略低于理论上最高值1 800(60*60/2=1 800).另外,2个爬虫节点每小时爬取url的数量几乎接近1∶1,这也证明了系统中各个爬虫节点的负载均衡.同时运行结果也表明,经过扩展的Scrapy框架使得爬取速度大大提高了. 根据表2中数据,利用Matlab可得到图6的线形图.图6中每条线的斜率就代表其爬虫的爬取效率.从图6中可以看出一个节点进行爬取时的效率要远远低于两个节点同时爬取时的效率.综上所述分布式爬虫爬取的效率远高于单机爬虫.本文通过对开源网络爬虫Scrapy框架的深入研究和扩展,利用Scrapy-redis组件之间的相互作用,设计和实现了一个分布式的网络爬虫系统;通过与数据库的连接,将爬取的数据存入MongoDB中,便于对数据进行查询、统计和分析;同时在技术上也为数据研究人员提供了方便的数据获取方法. 但是本文只对URL进行了去重处理,并没有考虑节点爬取的负载均衡问题,同时爬取过程中网页被重置问题目前也没有好的解决办法,这些问题需要进一步的探索研究.【相关文献】[1] VLADISLAV Shkapenyuk,TORSTEN Suel.Desigen and Imlementation of a High-Performance Distributed Web Crawler.Technical Report,In Proceedings of the 18th International conference on Data Engineering(ICDE)[C]∥IEEE CS Press,2001:357-368. 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蚂蚁爬虫技术实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过观察蚂蚁的行为，了解蚂蚁爬虫技术在人工智能领域的应用潜力。
通过对蚂蚁爬虫技术的原理和实验步骤的探讨，分析其优缺点，为人工智能领域的爬虫技术研究提供参考。
二、实验原理蚂蚁爬虫技术是一种模拟蚂蚁觅食行为的网络爬虫技术。
蚂蚁在觅食过程中，会通过触角感知环境信息，并在路径上留下信息素，信息素的浓度随时间衰减。
其他蚂蚁在行进过程中，会根据信息素的浓度来选择路径，从而实现群体觅食。
蚂蚁爬虫技术具有以下特点：1. 分布式：蚂蚁爬虫技术采用分布式计算方式，可以充分利用网络资源。
2. 智能化：蚂蚁爬虫技术通过模拟蚂蚁觅食行为，具有自适应和自组织能力。
3. 可扩展性：蚂蚁爬虫技术可以根据需要调整蚂蚁数量和参数，具有较强的可扩展性。
4. 抗干扰性：蚂蚁爬虫技术具有较强的抗干扰能力，能够适应复杂网络环境。
三、实验材料1. 实验平台：Windows操作系统，Python编程语言。
2. 实验工具：网络爬虫框架（如Scrapy）、数据库（如MySQL）、Python爬虫库（如requests、BeautifulSoup）。
3. 实验数据：网络数据，如网页、图片、视频等。
四、实验步骤1. 设计爬虫框架：根据实验需求，设计爬虫框架，包括爬虫入口、任务分发、数据采集、数据处理、数据存储等模块。
2. 模拟蚂蚁行为：在爬虫框架中，模拟蚂蚁觅食行为，包括路径规划、信息素更新、路径选择等。
3. 数据采集与处理：通过爬虫框架采集网络数据，对采集到的数据进行清洗、去重、提取等处理。
4. 数据存储：将处理后的数据存储到数据库中，以便后续分析。
5. 实验结果分析：分析实验数据，评估蚂蚁爬虫技术的性能和效果。
五、实验结果与分析1. 爬虫框架设计：实验中采用Scrapy框架搭建爬虫系统，实现了任务分发、数据采集、数据处理、数据存储等功能。
2. 模拟蚂蚁行为：通过模拟蚂蚁觅食行为，实现路径规划、信息素更新、路径选择等功能。
一种分布式爬虫系统及其实现方法[发明专利]
![一种分布式爬虫系统及其实现方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/5abad446f56527d3240c844769eae009581ba2db.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201610466951.7(22)申请日 2016.06.22(71)申请人 广东亿迅科技有限公司地址 510635 广东省广州市天河区中山大道109号1号楼13层(72)发明人 余虎 潘嘉朋 张郭强 徐少强 (51)Int.Cl.G06F 17/30(2006.01)(54)发明名称一种分布式爬虫系统及其实现方法(57)摘要本发明公开了一种分布式爬虫系统，该系统包括页面采集模块、目标url采集模块、调度监控模块和存储目标url队列模块。
该系统通过增加了一个调度节点，把爬取逻辑和监控逻辑分离，并对全局调控，一旦发现主爬虫节点出现异常，马上分配另一新节点取代为主节点。
另外，本发明把缓存目标url队列改为持久化存储目标url队列，同时增加一个已处理url队列，对于所有的爬取需求，url统一存放。
此外，本发明还提供了一种分布式爬虫系统的实现方法。
通过本发明能够适时地调控，增强系统的健壮性，同时也节省资源，增强爬虫的效率。
权利要求书1页 说明书4页 附图3页CN 106021608 A 2016.10.12C N 106021608A1.一种分布式爬虫系统，其特征在于，所述系统包括：页面采集模块、目标url采集模块、调度监控模块和存储目标url队列模块；页面采集模块，其通过从目标url队列提取信息，提取成功后目标url插入已处理url队列，采集到的信息存储到mongodb集群；目标url采集模块，通过主爬虫获取符合已定义规则的url，并把该url压入目标url队列；调度监控模块，贯穿整个系统，与每个模块都直接联系，并监控爬虫状态信息和集群状态信息；存储目标url队列模块，包括两个队列：目标url队列和已处理url队列。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述调度监控模块中的调度节点，把爬取逻辑和监控逻辑分离，并对全局调控，一定发现主爬虫节点出现异常，马上分配另一新节点取代为主节点。
feapder 分布式爬虫概念
feapder 分布式爬虫概念分布式爬虫是指利用多台计算机或多个节点进行并行化的爬取网络数据的一种技术架构。
相较于传统的单机爬虫，分布式爬虫能够更高效地获取大规模数据，并具备更好的可扩展性和性能。
在传统的单机爬虫中，爬虫程序负责发送请求、解析网页、提取数据以及存储等任务，如果需要处理大量的网页时，单机容易出现性能瓶颈。
而分布式爬虫则将这些任务分散到不同的计算机或节点中执行，每个节点都负责处理部分网页，然后将结果合并返回主节点，从而大大提高了处理能力和效率。
分布式爬虫的核心概念有以下几个要点：1.主节点与工作节点：主节点负责调度和协调各个工作节点的任务，通常主节点还充当存储和处理结果的角色。
工作节点则负责实际的爬取任务，发送请求、解析网页和提取数据等。
2.节点间通信：主节点和工作节点之间需要进行通信，主要用于传递任务、发送请求和接收结果。
常用的通信方式包括RPC（远程过程调用）和消息队列等。
3.任务调度：主节点根据需要将待爬取的URL或任务分配给各个工作节点，并监控任务的状态和进展。
常见的调度算法有广度优先、深度优先、优先级队列等。
此外，主节点还可以根据需要进行动态的负载均衡，确保每个工作节点的负载均衡。
4.去重和调度策略：由于分布式爬虫往往会爬取大量的重复URL，因此需要对爬取过的URL进行去重。
常见的去重策略有布隆过滤器、哈希算法等。
同时，分布式爬虫还需要有合适的调度策略来决定下一步应该爬取哪个URL，以便优化爬取的效率。
5.数据存储和处理：分布式爬虫通常会生成大量的数据，因此需要合理地存储和处理这些数据。
常见的数据存储方案有关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
此外，在爬取过程中，还可以对数据进行预处理、清洗和分析等操作。
6.异常处理和容错机制：分布式爬虫中，由于爬取的网站可能存在反爬虫机制，或者某个节点出现故障，因此需要有相应的异常处理和容错机制。
常见的处理方法包括设置重试机制、定期检查节点状态、自动切换代理IP等。
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分布式爬虫
云峰
@fengyuncrawl
2011.12.10
提纲
•全网爬虫和垂直爬虫
•分布式框架
•海量数据存储
•SSD作缓存和虚拟内存
•Q&A
2
通用爬虫
初始url（种子）
下载页面
解析
将抽取的内容保存
缺点：
1. 噪音多
2.信息密度低，无联系
3.结构简单化
深度爬虫
增加
1.link分析，网页权重计算
2.URL权重队列
四个困难：
1.高效算法去重（bloom filter）
2.表单验证（校验码）（OCR）
3,正文抽取（vips，dom特征计算和缓存）
4.Ajax如何解析(webkit)
深度爬虫架构
垂直爬虫
四大微博采集
新浪api受限，一次只能采集500粉丝，历史微博数据只能采集最新的200条
前期被封ip，账号。
用代理ip采集（代理算法）目前这个方法也快撑不住了
如何实时采集微博（通过马甲），新浪有“2亿”用户，如何能采集完，僵尸粉怎么过滤？登入的两种方式：
1.使用自动登录的方式获得网页内容。
2.使用cookie（人工申请）的方式获得网页内容。
采集是个持久战
近期在想新方法采集
实时微博搜索
1.社交网络的用户更新的状态信息，发表微博，评论，转发等都依附于用户存在，通过用户ID不同，把网络分为不同区域。
2.信息队列负责信息的过滤，分类，排序。
3.内存索引周期更新实时性很高的数据。
4.静态索引将内存索引的信息同步入磁盘，毕竟内存容量有限。
5.用户界面提供数据的接口进行搜索与查看
疑问
1.系统越来越庞大，分散节点越来越多
2.不同模块，不同输入和输出，配置文件杂乱无章
3.重复工作很多
分布式爬虫(主从架构)
1.主从结构，爬行控制器和终端
2.控制器控制(master)全部爬行器同步和终止命令
3.终端(slave)负责信息的采集，将拓扑信息反馈控制器
中间件
1.主控和搜集之间使用中间件链接
2.高性能，可扩展
3.中间件提供api可以让系统人员尽量将注意力放应用层上，避免底层通信接口的编写繁琐工作
缺点：各抓取进程之间是独立的，master会成为系统的性能瓶颈
疑问
海量数据如何存储
海量数据存储
1.memcached+redis+mysql,分级存储
2.Hadoop分布式存储
3.mongodb集群
4.fastdb，voltdb实时内存分布式数据库+海量存储
分级存储
1.根据时间维度划分数据表（冷热）
2.存储同时也是缓存（一级，二级...）举例：
memcached+redis+mysql
缺点：一致性不能保证，只能实现最终一致性
Hadoop分布式存储（大文件）1.适合大文件分块存储，每块64块，
冗余存储
2.分块持久化2种方法：
每个分块单独存储一个文件，用文
件名做索引键号。
将属于同一大文件的分块存储为
一个文件，利用调度，将文件分散存
储在分布式节点。
Hadoop分布式存储（大小文件混合）
1.双master，主服务器和查询服务器。
2.主服务器发送修改信息，同步查询
服务器。
3.查询负责文件和数据块的映射管
理，提高文件的读取速率，进而提高
系统对小文件的处理速度
4.结构化和非结构化分别用Hbase和
HDFS存储
5.为了数据快速读取，采用分层二级
分布式缓存memcached
MapReduce
1.Map-Reduce五步骤：输入文件，将文件分配给多个worker并行地执行，写中间文件（本地写），多个Reduce workers同时运行，输出最终结果
2.本地写中间文件减少网络带宽与时间耗费。
执行Reduce时，从Master获得中间文件位置信息，Reduce使用远程过程调用，从中间文件所在节点读取所需数据。
MR的缺点：
1.很多问题难以抽象成Map和Reduce操作；
2.实现迭代算法时效率低；
3.执行多集的交运算时效率不高。
海量实时数据存储
1.为了高速处理，采用线程池技术实现数据写入请求，通过使用多个多核cpu 并行处理来自一个tcp 链接上的多个请求报文。
2.同样读取也采用线程池并行处理，采用LRU 缓存算法将常用数据保持在高速缓存中。
3.采用分块内存映射文件方法，多个工作线程并发地将数据文件需要的部分进行映射
实时海量数据库将数据分为两类：离散和连续数据。
采用不同的数据处理方法。
离散数据指变化不连续数据，采用无损压缩处理（Huffman ），而连续数据指连续变化，采用有损压缩（带宽压缩），对历史数据进行有损压缩，压缩处理后再经过无损压缩最后存储在磁盘上。
“打败”CAP原理
Twitter首席工程师发表了一篇论文/9260/
数据CRUD-->CR
持久化层分为实时+海量批处理
fastdb实时内存数据库
1.使用内存映射文件技术作为内存数据库文件由磁盘至内存的加载和访问
2.如果数据库的大小大于系统中实际物理内存时，操作系统会swap
3.当用户访问不在内存中，操作系统产生缺页，将需要的数据从磁盘调度到内存，并将近期不用数据调回磁盘。
磁盘缓冲管理
1.用户线程的磁盘块读写操作请求，将首先检查该数据块在磁盘缓冲中是否存在，如果已存在则直接返回给用户线程
2.如果不在则磁盘缓冲区向I/O任务池写入一个对应的数据块读请求，在I/O 线程返回有效磁盘块前，用户线程等待请求完成。
3.总之尽可能将重要数据放内存，减少对磁盘访问
疑问
mysql storage engine（myisam，innodb）关系型数据库
保证数据一致性
能否将mysql改成并行分布式挑战Hadoop？
mysql并行分布式
mysql+spider+Distributed
kv store
/product.html
磁盘为West Digital WD5000AAKS,所用SSD
为ADATA 32G。
测试闪存在不同块大小下的
顺序读取速度和随机读取速度,随着块大小的增加无论固态硬盘还是磁盘读取速度都显著提高。
固态硬盘的顺序读取速度高于磁盘。
随机存取性能固态硬盘优势比较明显,要高于磁盘一至二个数量级
这是由于磁盘采用机械设备寻址缓慢。
在相同
块大小情况下固态硬盘顺序与随机读取速度相
差不多,这是SSD的一大特点。
随机写入速度甚至要慢于磁盘相应速度一个数量级。
所以在设计固态硬盘的策略时,要尽量避免
随机写入操作,有时甚至不惜以增加读取操作为
代价。
写入速度与读取速度之间的明显差异是固
态硬盘与磁盘的一个不同之处。
SSD vs磁盘（测试性能）
1.随着分配的内存增加,磁盘与SSD的每秒处理的事务数量(TPS)均有所增加,但是SSD要高于磁盘,特别是当分配内存较小时,SSD比磁盘快3倍左右。
2.小粒度的写入操作如数据库中日志的记录,SSD性能甚至要低于磁盘。
所以,要提高ssd的性能,改进随机写入操作是关键。
SSD固态硬盘
页地址映射
1.RAM上存储页映射表
2.Flash上存储各单元的数据信息。
3.SSD非定点更新和写之前擦除整个块，导致写操作和磁盘不同，当FTL层接到写命令后，直接将数据写到空闲块中，之后写命令通过逻辑地址查找地址映射表找到物理地址，最后写入这一页。
垃圾回收将块中的有效数据迁移擦除放入空闲区
SSD+Innodb（磁盘）
1.应用一，顺序I/O放传统磁盘，随机I/O放SSD，随机I/O文件包括(*.ibd)文件，ibdata文件，顺序I/O包括redo log ，binary， slow query logs，error logs。
2.应用二，SSD作为InnoDB的二级缓存,配置参数innodb_secondary_buffer_pool。
当缓存页移出InnoDB的缓冲池时，InnoDB会将其移动到SSD 上
SSD作为虚拟内存
Redis+SSD存储
用SSD为块单位作为写缓冲区，将数据库大量对虚拟内存随机写作为主存缓存起
来，写满时，将缓冲数据一同写入虚拟内存中，这样将大量随机写转化为一次连续写，利用SSD高速的随机读同时，将多个随机写数据缓存，合并，转化为一个连续的写入操作，提高数据库对虚拟内存写操作的速度
缺点是虽然向SSD按块append写，
而且追加方式不存在数据块的擦除
和重写，但是虚拟内存会爆增。
导
致系统经常swap，和内存交换数据
频繁，系统性能下降
SSD文件系统
1.存储分为块+页。
2.每页由用户空间和剩余空间。
3.页的用户空间存文件数据，剩余空间放页状态(空，好，脏)和页类别（是否有索引）
4.索引存索引更新号，下一个擦除块，空闲页号，块状态表(好，坏)，页状态表，文件目录表。
5.文件建立内存映射，文件append写入，将擦除块脏页数据写到空页再垃圾回收
结束
谢谢观赏！。