分布式数据采集平台介绍(网络爬虫)
网络爬虫简介
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。
1.2 用途
很多站点，尤其是搜索引擎，都使用 爬虫提供最新的数据，它主要用于提供它访 问过页面的一个副本，然后，搜索引擎就可 以对得到的页面进行索引，以提供快速访问。 蜘蛛也可以在web上用来自动执行一些任务， 例如检查链接，确认html代码；也可以用来 抓取网页上某种特定类型信息，例如抓取电 子邮件地址（通常用于垃圾邮件）。
教育技术系
网络爬虫
1、网络爬虫简介 2、通用网络爬虫和聚焦爬虫
3、网络爬虫的抓取策略
4、几种常见的网络爬虫
5、Metaseeker
1、网络爬虫简介
1.1 定义
1.2 用途
1.3 原理
1.1 网络爬虫定义
网络爬虫（Crawler）又被称为网页蜘蛛， 网络机器人，在FOAF社区中，更经常的被 称为网页追逐者，它是一种按照一定的规则， 自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。
3、网络爬虫的抓取策略
3.1 网页搜索策略
3.2 爬行策略
3.1 网页搜索策略
网页的抓取策略可以分为深度优先、广 度优先和最佳优先三种。深度优先在很多情 况下会导致爬虫的陷入(trapped)问题，目前 常见的是广度优先和最佳优先方法。
3.1.1 广度优先搜索策略
广度优先搜索策略是指在抓取过程中， 在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次 的搜索。该算法的设计和实现相对简单。在 目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度 优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜 索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认 为与初始URL在一定链接距离内的网页具有 主题相关性的概率很大。
5.2.1.3 下载和安装
下载和安装方式有两种：
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统主动采集是指系统主动去请求和获取数据。
它通常通过一些数据源提供的API、接口或者抓取技术实现。
主动采集的优点是可以及时获取最新的数据，可以根据需求定义采集的频率和范围。
主动采集常用的方法有以下几种：1.API接口：许多数据源会提供API接口来获取数据，系统可以通过调用这些接口获取需要的数据。
例如，社交媒体平台的数据、天气数据等都可以通过API接口获取。
2.网络爬虫：网络爬虫可以模拟用户浏览网页的行为，从网页中提取数据。
爬虫可以按照指定的规则遍历网页，将感兴趣的数据提取出来。
例如，新闻、商品信息等可以通过爬虫获取。
3.数据抓取工具：一些数据源会提供数据抓取工具，用户可以通过这些工具来获取数据。
这些工具通常提供了一些配置选项，用户可以根据需求来定义数据的采集范围和频率。
被动采集是指数据源主动将数据发送给分布式数据系统。
这种方法通常需要数据源和分布式数据系统之间建立起一种通信机制，数据源将数据发送给分布式数据系统，分布式数据系统再进行存储和处理。
被动采集的优点是可以减轻数据采集过程对数据源的压力。
被动采集常用的方法有以下几种：1.日志文件：许多应用程序会将日志输出到文件中，分布式数据系统可以监控这些日志文件，并将文件中的数据解析出来进行处理。
这种方法适用于那些将数据写入到日志文件的应用程序。
2.消息队列：消息队列是一种常见的通信机制，数据源可以将数据发送到消息队列中，分布式数据系统监听消息队列，从中获取数据。
消息队列可以提供可靠的数据传输，解耦数据源和数据接收方之间的依赖关系。
3.数据库复制：一些数据库支持数据复制功能，数据源可以将数据复制到分布式数据系统中。
这种方法适用于那些将数据存储在数据库中的应用程序。
总结起来，数据采集是分布式数据系统中非常重要的一部分，主动采集通过请求和获取数据，而被动采集则是数据源主动将数据发送给分布式数据系统。
不同的数据采集方法可以根据具体的需求和场景进行选择和组合使用，以实现有效的数据采集和处理。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是一种能够在多个计算机节点上存储和处理数据的系统。
在分布式数据系统中，数据的采集是非常重要的环节，它涉及到数据的获取、传输和存储等方面。
本文将详细介绍分布式数据系统的数据采集方法及其相关技术。
二、数据采集方法1. 传统数据采集方法传统的数据采集方法主要包括手动录入、文件导入和数据库连接等方式。
手动录入是指人工将数据逐条输入到系统中，适合于数据量较小的情况。
文件导入是将数据存储在文件中，然后通过读取文件的方式将数据导入到系统中。
数据库连接是通过连接数据库，通过SQL语句查询数据并导入到系统中。
2. 自动化数据采集方法自动化数据采集方法是指利用计算机程序自动从各种数据源中获取数据，并将其导入到分布式数据系统中。
常见的自动化数据采集方法包括以下几种：(1) 网络爬虫：通过网络爬虫程序，从网页中提取需要的数据，并将其导入到分布式数据系统中。
网络爬虫可以根据需求定制，可以定时抓取数据，也可以根据规则自动抓取数据。
(2) 数据接口：许多网站和应用程序提供了数据接口，可以通过调用接口获取数据。
通过对接口进行调用，可以实现自动化的数据采集。
(3) 传感器数据采集：对于物联网设备或者传感器等，可以通过采集传感器数据，并将其导入到分布式数据系统中。
这种方法适合于需要实时监测和采集数据的场景。
(4) 日志文件采集：对于系统日志文件或者其他日志文件，可以通过解析日志文件并提取关键信息，将其导入到分布式数据系统中。
这种方法适合于需要对系统运行状态进行分析和监控的场景。
三、分布式数据系统分布式数据系统是一种能够在多个计算机节点上存储和处理数据的系统。
它具有以下特点：1. 高可靠性：分布式数据系统通过数据备份和冗余机制，保证数据的可靠性和持久性。
即使某个节点发生故障，系统仍然可以正常运行。
2. 高扩展性：分布式数据系统可以根据需求进行水平扩展，即增加更多的计算机节点来存储和处理更多的数据。
基于Hadoop的分布式爬虫及其实现
基于Hadoop的分布式爬虫及其实现引言随着互联网的快速发展和信息的爆炸式增长，大数据时代已经来临。
海量的数据涌入网络，并形成了一个巨大的信息资源库。
如何有效地从这个海洋中提取有价值的信息，成为了当今互联网领域面临的重要挑战之一。
为了应对这一挑战，分布式爬虫技术应运而生。
本文将介绍基于Hadoop的分布式爬虫的实现过程及其优势。
一、分布式爬虫的背景与意义1.1 现有的爬虫技术传统的爬虫技术主要是基于单机环境下的串行爬虫，即一个爬虫程序在一个机器上运行，通过遍历链接、下载网页并解析的方式进行信息抓取。
然而，在处理大规模的数据量时，单机环境面临着许多挑战，如性能瓶颈、系统崩溃等。
1.2 分布式爬虫的优势与应用分布式爬虫依赖于分布式计算框架，如Hadoop，将爬取任务进行拆分，通过多个爬虫节点并行执行，大大提高了爬取效率。
同时，分布式爬虫还能够充分利用多个计算节点的存储资源，提高数据的采集速度和处理能力。
因此，分布式爬虫在大规模数据挖掘、搜索引擎优化等领域具有广泛的应用前景。
二、基于Hadoop的分布式爬虫的实现步骤2.1 爬虫任务的拆解与调度在分布式爬虫中，首先需要将爬取任务进行拆分，分配给多个爬虫节点。
如何进行任务的拆解与调度是整个分布式爬虫实现的重要环节。
Hadoop的MapReduce框架提供了良好的任务调度机制，可以将爬取任务拆解成独立的Map任务，再通过Reduce任务进行合并和处理。
2.2 爬虫节点的配置与管理在分布式爬虫中，每个爬虫节点都需要配置相应的设备和环境。
常见的配置包括网络代理、数据存储路径、爬取深度等。
此外，还需要对爬虫节点进行管理和监控，确保节点的正常工作和性能优化。
2.3 数据的采集与清洗数据的采集是分布式爬虫的核心步骤之一。
在分布式爬虫中，不同的爬虫节点负责采集不同的数据片段，并将采集结果通过消息队列等方式传递给中心节点。
中心节点进行数据的合并和清洗，去除重复数据和无效信息，得到最终的爬取结果。
Python网络爬虫中的分布式爬取与调度技术
Python网络爬虫中的分布式爬取与调度技术分布式爬取和调度技术是Python网络爬虫中关键的两个方面。
本文将介绍分布式爬取和调度技术的基本概念、实现原理和应用场景。
一、分布式爬取技术在传统的爬虫中，只有单个爬虫程序负责对目标网站进行数据采集。
这种方式存在效率低下和单点故障的问题。
为了解决这些问题，分布式爬取技术应运而生。
1. 实现原理分布式爬取技术通过同时启动多个爬虫程序，每个程序负责爬取目标网站的一部分数据。
这样可以并行地进行数据采集，提高爬取速度。
同时，为了保证数据的一致性和完整性，需要将爬取到的数据进行合并和去重处理。
2. 应用场景分布式爬取技术适用于对大规模数据进行采集的场景。
例如，搜索引擎爬取互联网上的网页内容，需要并行地爬取大量的网页数据。
另外，对于需要实时更新的数据源，也可以使用分布式爬取技术来实现数据的定时采集和更新。
二、调度技术在分布式爬取中，如何合理地调度和分配爬虫任务是一个关键问题。
调度技术通过统一的调度器来管理和分配爬虫任务，实现任务的均衡分配和优先级控制。
1. 实现原理调度技术通过将爬虫任务添加到队列中，并由调度器从队列中提取任务并分配给空闲的爬虫程序执行。
调度器可以根据任务的优先级和爬取速度来动态地调整任务的分配策略，确保高优先级任务能够及时处理并降低爬虫程序的负载。
2. 应用场景调度技术适用于大规模分布式爬取系统中对任务进行管理和协调的场景。
例如，对于分布式爬虫系统中的上百个爬虫程序，调度器可以根据各自的处理能力和网络情况来分配任务，确保整个系统的高效稳定运行。
三、分布式爬取与调度技术的综合应用将分布式爬取技术与调度技术相结合，可以实现更加强大和高效的网络爬虫系统。
1. 实现原理在分布式爬取系统中，通过引入调度器来统一管理和分配爬虫任务。
调度器根据各个爬虫程序的处理能力和网络情况，将任务均衡地分配给各个爬虫程序执行。
同时，爬虫程序将采集到的数据反馈给调度器，以便进行数据的合并和去重处理。
数据采集平台软件介绍
数据采集平台软件介绍1. Webhose.io：Webhose.io 是一个提供全球范围内全面的互联网数据收集和分析解决方案的数据提供商。
它使用自动化的网络爬虫技术，从互联网上收集大量的结构化、半结构化和非结构化数据。
Webhose.io 的特点包括高质量的数据源、实时数据获取、自定义数据筛选和分析工具。
它的应用场景包括市场调研、竞争情报、舆情分析等。
2. Import.io：Import.io 是一款强大的 Web 数据提取工具。
它可以将网页上的信息提取为结构化的数据，并可将其导出到 Excel、CSV 或数据库等格式。
Import.io 可以通过简单的点击和拖放来配置网页数据提取任务，而无需编写代码。
它的应用场景包括数据抓取、价格监测、市场分析等。
3. ParseHub：ParseHub 是一款易于使用且功能强大的网络爬虫工具。
它可以从各种网站提取数据，并将其转换为结构化的格式。
ParseHub 的特点包括可视化的配置界面、高度定制的数据选择和转换、自动化和调度功能等。
它适用于市场研究、数据分析、内容聚合等领域。
4. Octoparse：Octoparse 是一款智能的网页数据提取工具，它可以从各种网站抓取数据，并将其转换为结构化的格式。
Octoparse 的特点包括强大的抓取能力、智能的数据识别和处理、可视化的任务配置界面等。
Octoparse 的应用场景包括电子商务竞争情报、新闻聚合、舆情监测等。
5. Scrapy：Scrapy 是一款开源的 Python 框架，用于构建和部署定制化的网络爬虫软件。
它具有高度的可定制性和灵活性，并支持多种数据导出格式。
Scrapy 提供了强大的网络爬取和数据处理功能，适用于各种科研、商业和工程领域。
6. PhantomJS：PhantomJS 是一个基于 WebKit 的"无头"浏览器，它可以模拟浏览器行为，并将网页呈现为图像或 PDF。
数据采集方法和工具
数据采集方法和工具数据采集是指从各种信息源中收集数据的过程，它是进行数据分析和决策的基础。
本文将介绍一些常见的数据采集方法和工具，帮助读者更好地理解和应用数据采集技术。
一、数据采集方法1. 手工采集：手工采集是最基础的数据采集方法之一，它通过人工的方式从各种渠道搜集数据。
手工采集的优点是灵活性高，可以根据需要选择性地采集数据，但缺点是效率低下且容易出错。
2. 网络爬虫：网络爬虫是一种自动化采集数据的方法，它通过模拟浏览器的行为访问网页，并提取页面中的数据。
网络爬虫可以根据预设的规则和策略自动采集大量数据，但需要注意合法使用，遵守网站的爬虫规则。
3. API接口：许多网站和平台提供了API接口，通过调用API接口可以获取特定的数据。
API接口采集数据的优点是数据质量高、稳定可靠，但需要对接口的使用进行认证和授权，遵守相关的使用规则。
4. 传感器采集：传感器采集是指通过传感器设备获取实时的物理量数据。
传感器采集广泛应用于环境监测、智能家居、工业控制等领域，采集的数据直接反映了物理世界的实时变化。
5. 数据购买：在一些情况下，无法通过其他方式获取需要的数据，可以考虑购买数据。
数据购买可以通过第三方数据供应商或专业机构获取需要的数据，但需要注意数据的可靠性和合法性。
二、数据采集工具1. Python：Python是一种简单易用且功能强大的编程语言，广泛应用于数据科学和数据分析领域。
Python提供了许多库和工具，例如Requests、Selenium和Scrapy等，用于实现网络爬虫和API接口的数据采集。
2. R语言：R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言，也具备数据采集的能力。
R语言提供了许多扩展包，例如httr和rvest等，用于实现网络爬虫和API接口的数据采集。
3. Excel：Excel是一种常用的办公软件，也可以用于简单的数据采集和整理。
通过Excel的数据导入功能和宏编程功能，可以方便地从网页、文本文件等源中提取和整理数据。
网络爬虫简介
(c) MetaCamp：是存储和管理信息结构 描述文件的服务器。作为一个应用 （application）部署在Tomcat等Servlet容器 中。 (d) DataStore：是存储和管理信息提取 线索、各种信息提取指令文件和信息提取结 果文件的服务器，集成Lucene v2.3.2技术， 能够为结果文件建立索引。作为一个应用 （application）部署在Tomcat等Servlet容器 中。
教育技术系
网络爬虫
1、网络爬虫简介 2、通用网络爬虫和聚焦爬虫
3、网络爬虫的抓取策略
4、几种常见的网络爬虫
5、Metaseeker
1、网络爬虫简介
1.1 定义
1.2 用途1.3 原理来自1.1 网络爬虫定义网络爬虫（Crawler）又被称为网页蜘蛛， 网络机器人，在FOAF社区中，更经常的被 称为网页追逐者，它是一种按照一定的规则， 自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。
为了解决通用搜索引擎的局限性，定向 抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚 焦爬虫与通用爬虫不同，聚焦爬虫并不追求 大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主 题内容相关的网页，为面向主题的用户查询 准备数据资源。
2.2 通用网络爬虫
通用网络爬虫从一个或若干初始网页 的URL开始，获得初始网页上的URL，在 抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽 取新的URL放入队列，直到满足系统的一 定停止条件。
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分布式数据采集平台（网络爬虫）
设计框架
作者：数荟集CTO
时间：2016-6-8
产品特色
1、高性能
2、分布式部署，规模无限扩展
3、配置灵活，可以任意配置规则
4、支持对爬虫单独设置：执行周期、执行开始时间、执行间隔等参数
5、支持http、https等协议
6、支持get方式和post方式
7、支持文件下载
8、支持翻页采集
9、支持二次js请求采集
10、支持html标签、json等任意报文
11、支持登录采集
12、支持代理采集，具有代理池功能，定时自动探测代理有效性
13、独创的规则配置体系，具有处理复杂报文的能力
14、具有采集结果加工处理能力，比如：替换、截取、清除垃圾标签、
清除空格等操作
15、支持多数据库，多表数据结果
16、支持数据库插入、删除、修改等操作的功能
17、支持保存文件功能
18、具有规则失效告警功能
功能介绍
爬虫服务器管理
（1）新增、修改、查看和删除爬虫服务器
（2）控制分布式爬虫服务器的启动和停止。
（3）配置爬虫执行周期、执行开始时间、执行间隔等参数
网址管理（队列管理）、配置网址相关参数
分组管理，维护网址的分组信息，便于分类进行操作配置解析规则
代理服务状态设置代理服务器导入
数据库管理
输入库写入规则可以配置，{标题}标识从网页中采集过来的标题
输出文件管理
输出文件名可以进行配置{$日期}表示系统变量日期
爬虫测试，采集指定url，用来查看返回报文方便定义规则失效规则告警。