基于java的分布式爬虫

简介: 分类 分布式网络爬虫包含多个爬虫,每个爬虫需要完成的任务和单个的爬行器类似,它们从互联网上下载网页,并把网页保存在本地的磁盘,从中抽取URL并沿着这些URL的指向继续爬行。由于并行爬行器需要分割下载任务,可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。

分类

分布式网络爬虫包含多个爬虫,每个爬虫需要完成的任务和单个的爬行器类似,它们从互联网上下载网页,并把网页保存在本地的磁盘,从中抽取URL并沿着这些URL的指向继续爬行。由于并行爬行器需要分割下载任务,可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。这些爬虫可能分布在同一个局域网之中,或者分散在不同的地理位置。

根据爬虫的分散程度不同,可以把分布式爬行器分成以下两大类:

1、基于局域网分布式网络爬虫:这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行,通过高速的网络连接相互通信。这些爬虫通过同一个网络去访问外部互联网,下载网页,所有的网络负载都集中在他们所在的那个局域网的出口上。由于局域网的带宽较高,爬虫之间的通信的效率能够得到保证;但是网络出口的总带宽上限是固定的,爬虫的数量会受到局域网出口带宽的限制。

2、基于广域网分布式网络爬虫:当并行爬行器的爬虫分别运行在不同地理位置(或网络位置),我们称这种并行爬行器为分布式爬行器。例如,分布式爬行器的爬虫可能位于中国,日本,和美国,分别负责下载这三地的网页;或者位于CHINANET,CERNET,CEINET,分别负责下载这三个网络的中的网页。分布式爬行器的优势在于可以子在一定程度上分散网络流量,减小网络出口的负载。如果爬虫分布在不同的地理位置(或网络位置),需要间隔多长时间进行一次相互通信就成为了一个值得考虑的问题。爬虫之间的通讯带宽可能是有限的,通常需要通过互联网进行通信。

大型分布式网络爬虫体系结构图

image

分布式网络爬虫是一项十分复杂系统。需要考虑很多方面因素。性能可以说是它这重要的指标。当然硬件层面的资源也是必须的。

架构

下面是项目的总体架构,第一个版本基于此方案来做。

上面的web层包括:控制台、基本权限、监控展示等,还可以根据需要再一步进行扩展。

核心层由控制者统一调度,将任务发给工人队列中的工人进行爬取操作。各个结点动态的向监控模块发送模块状态等信息,统一由展示层展示。

0.1版本架构图

项目目标

众推,开源版的今日头条!

基于hadoop思维的分布式网络爬虫。

目前已经将fourinone、jeesite、webmagic整合进来,并且进一步进行改进。想最终做成一个基于设计器的动态可配置的分布式爬虫系统,这个是第一阶段的目标。

项目目前情况

目前项目进展情况:

1、sourceer,可以接入多种数据源,接口已经定义(加入builder封装,可以使用简单爬虫)。

2、web架构工程(web工程上传并测试成功,权限、基础框架改造,导入等已经录成视频,删除activiti,删除cms部分)。

3、分布式框架研究(分布式项目分包,添加部分注释,测试单机单工人爬取)。

4、插件化整合。

5、文章等各种去重方式及算法(目前已实现bloomfilter,指纹算法去重,已经实现simhash,分词算法(ansj))。

6、分类器测试(bayes,文本分类单机测试成功)。

项目地址:

(分布式爬虫)http://git.oschina.net/zongtui/zongtui-webcrawler

(去重过滤器)https://git.oschina.net/zongtui/zongtui-filter

(文本分类器)https://git.oschina.net/zongtui/zongtui-classifier

(文档目录)https://git.oschina.net/zongtui/zongtui-doc

项目界面:

启动jetty,目前皮肤暂时还未换。

image

总结

目前项目正在进一步完善当中,希望能得到你更多的意见!

目录
相关文章
|
10月前
|
存储 弹性计算 安全
阿里云服务器配置选择策略参考及后期使用注意事项
对于初次购买阿里云服务器的一些新手用户来说,在云服务器配置选择和后期使用过程中有一些不清楚的地方,小编分享几点阿里云服务器配置选择策略,以及后期使用注意事项,购买过程中注意好下面这些事项,能让我们选对选好阿里云服务器,购买之后,在使用过程中,注意下面这些事项,能够让我们更好、更安全的使用阿里云服务器。下面是小编分享的一份详尽的阿里云服务器配置与使用指南,以供参考和借鉴。
|
8月前
|
边缘计算 运维 安全
出海浪头之上,共探CDN进化新支力
出海浪头之上,共探CDN进化新支力
117 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 数据中心 芯片
【AI系统】谷歌 TPU 历史发展
本文详细介绍了谷歌TPU的发展历程及其在AI领域的应用。TPU是谷歌为加速机器学习任务设计的专用集成电路,自2016年首次推出以来,经历了多次迭代升级,包括TPU v1、v2、v3、v4及Edge TPU等版本。文章分析了各代TPU的技术革新,如低精度计算、脉动阵列、专用硬件设计等,并探讨了TPU在数据中心和边缘计算中的实际应用效果,以及谷歌如何通过TPU推动移动计算体验的进步。
523 1
【AI系统】谷歌 TPU 历史发展
|
JavaScript 前端开发 Java
基于springboot的留守儿童爱心网站
这是一个基于SpringBoot的留守儿童爱心网站,包含管理员和用户两种角色。管理员负责用户、新闻、志愿活动、捐赠等管理;用户可进行登录注册、爱心捐赠及活动报名。项目采用SpringBoot与Mybatis作为后端框架,前端则使用HTML和VUE。适用于JDK1.8、IDEA/Eclipse、MySQL5.7/8.x,无需特定Tomcat或Maven版本,支持Windows系统。
231 13
基于springboot的留守儿童爱心网站
|
前端开发 JavaScript 开发者
html<p>标签的用法
`&lt;p&gt;` 标签主要用于定义段落,但在网页设计中也有创新用法,如用作容器、自定义样式、响应式设计调整、嵌套结构创建、伪元素及伪类应用、添加微数据和属性,以及增强可访问性等,这些方法可在保证语义清晰的前提下提升页面表现力。
|
SQL 数据库
详解BaseMapper
详解BaseMapper
657 0
|
Java Maven 开发者
Maven deploy配置方法
Maven deploy配置方法
1176 0
|
小程序 开发工具 UED
小程序分包的详细流程
小程序分包的详细流程
474 2
|
算法 C#
【年终分享】彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现【附C#代码】
原文:【年终分享】彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现【附C#代码】 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳。任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已。   已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下。
2247 0