从0到1构建智能分布式大数据爬虫系统

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了从0到1构建智能分布式大数据爬虫系统。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【作者主页】:吴秋霖
【作者介绍】:Python领域优质创作者、阿里云博客专家、华为云享专家。长期致力于Python与爬虫领域研究与开发工作!
【作者推荐】:对JS逆向感兴趣的朋友可以关注《爬虫JS逆向实战》,对分布式爬虫平台感兴趣的朋友可以关注《分布式爬虫平台搭建与开发实战》
还有未来会持续更新的验证码突防、APP逆向、Python领域等一系列文章

1. 写在前面

  随笔写一下,最近比较忙。这里我还是拿开源情报或者舆情项目来展开描述,因为现在有自研爬虫系统的企业基本上所涉及的数据源第一个比较多,第二个则是数据更新及时性高。爬虫业务单一少的基本也到不上平台级,爬虫写完基本挂到容器里面就完了,有的甚至可能容器都用不上!

舆情项目中数据采集是一个极其关键的部分!核心技术则是爬虫技术的构建,这里说的不是指简单的一些爬虫脚本程序,数据源肯定是很多的,每天几乎覆盖的源或多或少都在变化,数据源状态或者页面结构变化

这里我画了一个基础且常见的爬虫平台架构:

从0到1构建智能分布式大数据爬虫系统,分布式采集平台搭建与开发实战,分布式,大数据,爬虫

2. 数据获取挑战

  数据需求范围广,难以全面采集!很多产品需要数据的赋能。对数据的需求往往需要采集全网或特定领域的数据,在有限的时间和成本内,批量深度爬取,尤其目前国内的一些渠道数据获取采集的难度越来越大

数据获取时间长,难以保证时效性!如果在短时间内需要的数据量庞大,并且及时性高!导致爬取到数据的时间过长,难以将数据实时的流转并供给业务分析应用。数据产生的时间过长,导致数据的时效价值被严重降低

数据源防护技术加大采集数据的难度!越来越多的网站具有大数据防护技术,并不断更新增强反爬策略,以及各国加大对隐私信息的保护,这些措施都在不断加大数据采集的难度

3. 基础架构

  既然是分布式系统,那么爬虫肯定是比较多的,这些爬虫的任务必须分配到多台机器上执行。所以这些爬虫程序如何部署?部署在哪?当然是容器里面,为了更加便捷的部署、拓展与管理、Kubernetes+Docker将会成为分布式爬虫采集系统中基础架构承载底座!

从0到1构建智能分布式大数据爬虫系统,分布式采集平台搭建与开发实战,分布式,大数据,爬虫

4. 爬取管理

  • 爬虫状态:爬虫分布式在很多台服务器上,不知道在哪个服务器上的哪个爬虫程序出了问题是很痛苦的事情,甚至抓取数据量猛增导致服务器挂掉都不知道。所以,需要能对服务器监控,对服务器上每一个爬虫程序进行监控。监控每个爬虫运行是否正常,监控每个运行爬虫的服务器是否正常

  • 采集状态:抓取的站点时常发生变化,我们就需要知道每个目标采集的站点抓取的数据是否都正常的采集下来了,通过给每个爬虫编上采集任务编号,展示在web界面上,就可以直观的看见数据采集下来的效果。通过邮件告警和每天发送邮件统计数据,可以实时对采集状态进行监控

  • 任务调度:任务调度模块实现数据爬取任务的分布式任务调度,包括添加、执行、监控、停止、删除爬虫的这些功能。系统能够自动根据任务优先级和资源状态进行任务分配和任务调整,在数据爬取任务发,可以看看我之前写的关于Scrapyd爬虫部署的文章:Scrapyd核心源码剖析及爬虫项目实战部署

  • 资源管理:资源管理是对某些站点的账号资源、IP 资源和采集节点等与采集相关的资源信息的集中管理

  • 状态监测:状态监测模块提供对网页页面改版、网页反爬策略、节点运行状态和数据产量等进行告警的功能,并以通知的方式实时推送到web前端,可以看看之前我写的这篇告警设计文章:【爬虫系统设计系列】好的爬虫系统一定要这样去设计告警功能)

5. 数据采集

  • 模板配置:例如新闻这类的网站源,页面的结构基本都是一样的,列表到详情页。可以采用模板配置的方案交给XPATH工程师,模板爬虫功能设计可以参考我的这篇文章【爬虫系统设计系列】模板爬虫的动态配置策略设计与实现

  • 可视化采集:爬取难度低的这类网站可以通过可视化配置的方式,所见即所得通过点击页面生成爬虫工程的方式。感兴趣的可以去看看开源可视化爬虫项目:可视化爬虫-Portia

  • 人工配置:这类网站一般难度较高、需要定制化开发、更新频率高!

  • 智能解析:像新闻、小说、应用市场这些页面特征相似的网站可以采用通用抽取算法!

从0到1构建智能分布式大数据爬虫系统,分布式采集平台搭建与开发实战,分布式,大数据,爬虫

6. 增量与去重设计

  这一部分可以说是非常重要也是经常接触的,除了一次性爬虫外几乎都要添加去重的功能,有的则需要定期或实时增量爬取

  • 增量设计:可以根据时间,记录最新更新的时间,这个是比较常见的,或者说咱们对页面的内容计算哈希值,将哈希值与上次爬取时存储的哈希值进行比较,不同则更新!

  • 去重设计:可以根据URL、数据内容计算指纹!可以使用Bloom或者是Set具体根据实际的业务场景跟数据体量去做一个技术选型

  好了,到这里又到了跟大家说再见的时候了。创作不易,帮忙点个赞再走吧。你的支持是我创作的动力,希望能带给大家更多优质的文章文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-753890.html

到了这里,关于从0到1构建智能分布式大数据爬虫系统的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Kafka 最佳实践:构建可靠、高性能的分布式消息系统

    Apache Kafka 是一个强大的分布式消息系统,被广泛应用于实时数据流处理和事件驱动架构。为了充分发挥 Kafka 的优势,需要遵循一些最佳实践,确保系统在高负载下稳定运行,数据可靠传递。本文将深入探讨 Kafka 的一些最佳实践,并提供丰富的示例代码,帮助读者更好地应用

    2024年02月03日
    浏览(62)
  • 大规模数据爬取 - 增量和分布式爬虫架构实战

    嗨,亲爱的爬虫开发者们!在当今的数据驱动时代,大规模数据的爬取对于许多领域的研究和应用至关重要在本文中,我将与你分享大规模数据爬取的实战经验,重点介绍增量和分布式爬虫架构的应用,帮助你高效地处理海量数据。 1.增量爬虫 增量爬虫是指只爬取新增或更新

    2024年02月10日
    浏览(49)
  • 钡铼分布式IO在玻璃制造中的实时数据采集与监控应用介绍

    导读 玻璃行业多年来一直广泛使用 PLC 来帮助管理生产过程所需的精确材料比例,完全依赖其PLC进行数据采集与控制,并且大量依靠人工来操作,所以这些高成本推动了对成本较低的替代方案的需求。 场景描述 某玻璃厂生产的玻璃生产包括配料段、熔化段、成型段、退火段

    2024年02月03日
    浏览(55)
  • 【智能排班系统】雪花算法生成分布式ID

    在复杂而庞大的分布式系统中,确保数据实体的唯一标识性是一项至关重要的任务,生成全局唯一且有序的ID生成机制成为必不可少的环节。雪花算法(Snowflake Algorithm)正是为此目的而生,以其简洁的设计、高效的表现与良好的扩展性赢得了业界的广泛认可。 雪花算法最早由

    2024年04月10日
    浏览(84)
  • 使用分布式HTTP代理爬虫实现数据抓取与分析的案例研究

    在当今信息爆炸的时代,数据已经成为企业决策和发展的核心资源。然而,要获取大规模的数据并进行有效的分析是一项艰巨的任务。为了解决这一难题,我们进行了一项案例研究,通过使用分布式HTTP代理爬虫,实现数据抓取与分析的有效整合。本文旨在分享我们的研究成果

    2024年02月15日
    浏览(51)
  • RabbitMQ:高效传递消息的魔法棒,一篇带你助力构建可靠的分布式系统(上篇)

    MQ是消息队列( Message Queue )的缩写,是一种在应用程序之间传递消息的技术。通常用于 分布式系统 或 异步通信 中,其中 发送者 将消息放入队列,而 接收者 从队列中获取消息。 这种异步通信模式允许发送者和接收者在不需要实时连接的情况下进行通信,从而提高了应用

    2024年02月15日
    浏览(48)
  • 构建高可用、高效、安全和可靠的分布式系统:Spring Cloud为开发人员提供便利

    Spring Cloud是一个基于Spring框架的云应用开发工具箱,可以快速构建分布式应用程序。它为开发人员提供了许多有用的功能,例如服务发现、负载均衡、配置管理和应用监控等,这些功能可以使分布式系统更加稳定和可靠。 如果您还没有了解过Spring Cloud,我强烈建议您观看以下

    2024年02月08日
    浏览(97)
  • 分布式系统与人工智能高可用性架构设计与实现

    作者:禅与计算机程序设计艺术 随着人工智能、云计算、容器技术等新兴技术的不断涌现和深入应用,越来越多的企业和组织都将重点放在自身的AI系统开发及管理之上,面临分布式环境下的AI系统的高可用性和可靠性问题,如何构建并实施一个可用的分布式AI系统架构,成为

    2024年02月06日
    浏览(58)
  • OceanBase X Flink 基于原生分布式数据库构建实时计算解决方案

    摘要:本文整理自 OceanBase 架构师周跃跃,在 Flink Forward Asia 2022 实时湖仓专场的分享。本篇内容主要分为四个部分: 分布式数据库 OceanBase 关键技术解读 生态对接以及典型应用场景 OceanBase X Flink 在游戏行业实践 未来展望 点击查看原文视频 演讲PPT 作为一款历经 12 年的纯自研

    2024年02月13日
    浏览(45)
  • 分布式爬虫架构-对等分布式(2)

    前言 本文是该专栏的第45篇,后面会持续分享python爬虫干货知识,记得关注。 在面对海量数据的采集需求时,使用分布式爬虫是非常有必要的。继上一篇,详细介绍主从分布式爬虫架构,对主从分布式相关知识感兴趣的同学,可往前翻阅。而本文,笔者再单独来详细介绍分布

    2023年04月25日
    浏览(55)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包