Nutch 分布式网络爬虫研究与优化
网络数据采集框架Nutch及其应用研究
网络数据采集框架Nutch及其应用研究一、Nutch框架简介Nutch是一个开源的网络数据采集框架，最早由Doug Cutting创建于2002年，它使用Java语言编写，可以在大规模的网络环境中进行数据的采集和处理。
Nutch的核心组件包括了一个网络爬虫和一个索引器，它们可以协同工作来对互联网上的各种信息进行抓取、存储、索引和搜索。
Nutch框架的设计理念是模块化和可扩展的，使得用户可以根据自己的需求来定制和扩展不同的功能，从而实现个性化的数据采集和处理。
二、Nutch的工作原理Nutch框架的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 网络爬取：Nutch通过网络爬虫来遍历互联网上的网页，并对这些网页进行数据的抓取和提取。
2. 数据存储：Nutch使用分布式文件系统来存储抓取到的数据，这样可以有效地管理和存储大量的网络数据。
3. 数据索引：Nutch使用索引器来对抓取到的数据进行索引，从而可以更快速地进行搜索和检索。
通过这些步骤，Nutch可以实现对互联网上的大量数据进行高效的采集和处理，为用户提供了一个方便和强大的工具来进行网络数据的分析和利用。
三、Nutch的应用研究1. 企业信息采集：在企业信息化建设中，Nutch可以用来对竞争对手的产品信息、市场动态和客户需求等进行采集和分析，从而帮助企业制定更加科学和有效的决策。
2. 社交网络分析：社交网络中的信息是非常丰富和多样的，Nutch可以用来对这些信息进行采集和整理，从而为研究人员和分析师提供有力的支持。
3. 互联网舆情监测：Nutch可以实现对互联网上的舆情信息进行自动化的采集和分析，帮助政府和企业在第一时间掌握舆情动向，及时做出相应的处理。
4. 学术研究和信息检索：研究人员可以使用Nutch来对学术网站和数据库中的文献信息进行采集和整理，从而帮助他们进行更加有效的文献检索和资料分析。
以上仅是Nutch在一些典型领域的应用情况，实际上Nutch在网络数据采集和分析方面还有很多其他的应用场景，如金融行业的信息监测、政府部门的数据整合等。
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。
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。
Python网络爬虫在电子商务中的应用与优化
Python网络爬虫在电子商务中的应用与优化Python网络爬虫在电子商务中的应用越来越广泛。
随着互联网技术的不断发展和电子商务市场的蓬勃发展，企业需要获取大量的数据来进行市场分析、产品调研、竞争对手监测等。
本文将介绍Python网络爬虫在电子商务中的主要应用，并探讨如何优化网络爬虫程序以提高效率。
一、电商数据采集1. 价格监测与分析企业在电商平台上销售商品，需要了解市场上同类商品的价格变动情况，以及竞争对手的价格策略。
Python网络爬虫可以定期抓取电商平台上的商品价格数据，并进行分析，帮助企业制定合理的定价策略。
2. 竞争对手分析企业在电子商务市场中需要了解竞争对手的销售策略、促销活动等信息。
通过使用Python网络爬虫，可以获取竞争对手的商品信息、销售数据等，进而进行对比分析，为企业制定更有效的竞争策略提供支持。
3. 用户评论及反馈分析用户对商品的评价和反馈对企业的产品改进和客户服务提升至关重要。
利用Python网络爬虫技术，可以获取电商平台上用户的评论和反馈信息，进行情感分析、关键词提取等，为企业提供有价值的市场反馈。
二、电商数据清洗与处理1. 数据抓取与存储Python网络爬虫可以根据预设规则自动化地抓取电商平台上的商品数据、销售数据等。
通过数据清洗和存储，可以对抓取的数据进行整合和统计，为企业提供参考依据。
2. 数据去重与归类在抓取电商数据时，可能存在重复的数据，这对数据分析和后续处理造成困扰。
通过使用Python网络爬虫技术，可以对抓取的数据进行去重和归类，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析与挖掘抓取到的大量电商数据需要进行进一步的分析和挖掘。
利用Python的数据分析库和机器学习算法，可以对电商数据进行深入分析，从中挖掘出有价值的信息和规律，为企业决策提供支持。
三、网络爬虫程序的优化1. 使用多线程/多进程在大规模数据的抓取过程中，使用单线程的网络爬虫效率往往较低。
通过采用多线程或多进程的方式，可以提高爬虫程序的并发处理能力，加快数据的抓取速度。
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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Python网络爬虫在电力行业的应用与优化
Python网络爬虫在电力行业的应用与优化随着信息时代的发展，数据的获取和处理变得越来越重要。
在电力行业中，大量的数据需要被收集和分析，以便进行管理和决策。
Python 网络爬虫作为一种高效、灵活且易于编写的工具，在电力行业的应用与优化方面发挥着重要作用。
本文将探讨Python网络爬虫在电力行业中的具体应用，并提出一些优化措施。
一、数据采集在电力行业中，需要获取大量的数据进行分析和决策。
传统的数据采集方式通常是手动从各个网站和数据库中复制粘贴，费时费力且容易出错。
而利用Python网络爬虫，可以自动化地从网页中提取所需的数据。
通过设置爬虫程序，可以定期抓取电网运行数据、气象数据、政策法规等信息，大大提高了数据的采集效率。
二、电力市场监控Python网络爬虫可以在电力市场监控中发挥重要作用。
电力市场具有复杂的价格变动和供需情况，及时获取并分析市场数据对于合理制定购电策略和市场预测至关重要。
通过爬取电力市场相关网站的数据，可以实时监控电价、交易量等信息，并根据这些数据进行模型分析和预测，帮助企业做出更明智的决策。
三、电网设备状态监测电网设备的运行状态对于电力行业的安全运行至关重要。
利用Python网络爬虫，可以实时监测电网设备的状态信息，包括电压、电流、温度等参数。
通过分析这些数据，可以预测设备的故障风险，及时进行维护和修复，以确保电网的稳定运行。
四、电力数据分析Python网络爬虫也可以用于电力数据的分析。
通过抓取各个电力公司的运行数据、用户用电数据等信息，可以进行数据挖掘和分析。
例如，可以通过爬取不同地区用户的用电数据，分析电力需求的季节性和地区差异，为电力调度和规划提供决策依据。
优化措施：1. 多线程/多进程：在进行大规模数据采集时，可以使用多线程或多进程的方式，以提高数据抓取效率和并发能力。
2. 增量爬取：针对需要定期更新的数据，可以使用增量爬取的方式，只抓取新的数据，节省资源和时间。
3. 反爬虫策略：在爬取数据时，要注意网站的反爬虫策略，避免被封IP或出现验证码等问题。
网络数据采集框架Nutch及其应用研究
网络数据采集框架Nutch及其应用研究1. 引言1.1 Nutch框架简介Nutch框架是一个开源的网络数据采集框架，它可以帮助用户从互联网上获取大量的数据并进行处理。
该框架由Apache软件基金会开发和维护，采用Java语言编写，具有良好的跨平台性和扩展性。
Nutch框架的设计初衷是为了解决互联网上海量数据的采集和处理问题，为用户提供一个高效、可靠的数据采集解决方案。
Nutch框架的核心功能包括网络爬虫、数据存储、数据索引和搜索等，通过这些功能可以实现对互联网上各种类型数据的采集、存储和检索。
用户可以基于Nutch框架构建自己的定制化数据采集系统，根据自己的需求和规模进行扩展和优化。
Nutch框架是一个强大的数据采集工具，可以帮助用户快速高效地获取网络上的各种数据资源。
通过学习和使用Nutch框架，用户可以更好地理解网络数据采集的原理和方法，为自己的研究和应用提供更有力的支持。
1.2 研究背景在当今信息爆炸的时代，如何高效地获取和处理海量的网络数据成为了各行各业都面临的挑战之一。
随着互联网的迅猛发展，网络数据的规模和复杂度不断增加，传统的数据采集方法已经无法满足现代大数据的需求。
人们急需一种高效、可扩展、可定制的网络数据采集框架来帮助他们解决这一难题。
本研究将重点关注Nutch框架的原理与特点、应用领域、功能模块、在数据采集中的作用以及优缺点等方面展开探讨，旨在深入分析Nutch框架的特点和价值，为进一步应用和推广Nutch框架提供理论支持和实践指导。
1.3 研究意义研究Nutch框架的意义主要体现在以下几个方面：Nutch框架可以帮助研究人员快速、高效地收集网络上的数据，为相关研究提供数据支持；Nutch框架的应用广泛，涉及到搜索引擎、网络爬虫、舆情分析等领域，可以满足不同领域的需求；通过研究Nutch框架的原理和特点，可以促进网络数据采集技术的进步和发展，推动整个领域的发展；针对Nutch框架的优缺点，可以有针对性地改进和优化框架，提高数据采集的效率和质量。
施磊磊的双周汇报书面版13
双周汇报网络爬虫技术综述及Nutch研究网络爬虫，又称网络蜘蛛，是一种根据用户设定，自动在目标网站上抓取符合要求网页的程序。
作为搜索引擎的底层技术，网络爬虫是搜索引擎的重要组成部分。
它的大致工作流程为：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。
老师您上次和我讲的，网络爬虫的重要性是不言而喻的，网络爬虫是搜索引擎的基础，先要有数据才能进行后续的研究工作，也只有把爬虫这一块弄好，能抓取到我们想要的数据，后面的很多实验才能够继续，现在的数据很多，各种各样的数据，怎么样才能抓取到我们想要的数据，是值得研究的。
网络爬虫又称为Spider程序，用于查找大量的Web页面。
它从一个简单的Web页面上开始执行，然后通过其超链接在访问其他页面，如此反复理论上可以扫描互联网上的所有页面。
基于因特网的搜索引擎是Spider的最早应用。
例如搜索巨头Google公司，就利用网络爬虫程序来遍历Web站点，以创建并维护这些大型数据库。
网络爬虫还可以通过扫描Web站点的主页来得到这个站点的文件清单和层次机构。
还可以扫描出中断的超链接和拼写错误等。
Internet是建立在很多相关协议基础上的，而更复杂的协议又建立在系统层协议之上。
Web就是建立在HTTP ( Hypertext Transfer Protocol ) 协议基础上，而HTTP又是建立在TCP/IP ( Transmission Control Protocol / Internet Protocol ) 协议之上，它同时也是一种Socket 协议。
所以网络爬虫本质上是一种基于Socket的网络程序。
Spider程序结构网络爬虫必须从一个网页迁移到另一个网页，所以必须找到该页面上的超连接。
程序首先解析网页的HTML 代码，查找该页面内的超连接然后通过递归和非递归两种结构来实现Spider 程序。
分布式网络爬虫技术的研究与实现
分布式网络爬虫技术的研究与实现一、本文概述Overview of this article随着互联网的飞速发展，网络爬虫技术成为了获取、处理和分析海量网络数据的关键工具。
特别是在大数据和的背景下，分布式网络爬虫技术因其高效、可扩展的特性受到了广泛关注。
本文旨在深入研究分布式网络爬虫技术的核心原理、实现方法以及实际应用，为相关领域的研究者和开发者提供有价值的参考。
With the rapid development of the Internet, web crawler technology has become a key tool to obtain, process and analyze massive network data. Especially in the context of big data, distributed web crawler technology has received widespread attention due to its efficient and scalable characteristics. This article aims to delve into the core principles, implementation methods, and practical applications of distributed web crawler technology, providing valuable references for researchers and developers in related fields.本文将首先介绍分布式网络爬虫的基本概念、特点和发展历程，为后续研究奠定理论基础。
接着，将重点分析分布式网络爬虫的关键技术，包括任务调度、数据通信、负载均衡、去重策略等，并探讨这些技术在实现高效、稳定爬虫系统中的作用。
基于Python的网络爬虫和反爬虫技术研究
基于Python的网络爬虫和反爬虫技术研究一、内容概要本文全面探讨了基于Python语言的网络爬虫与反爬虫技术的研究。
网络爬虫是一个自动从网络上提取信息的程序，而反爬虫技术则是为了应对网络爬虫对网站数据造成的影响而发展起来的一种技术。
本文首先介绍了网络爬虫与反爬虫技术的背景及意义，并概述了全文的组织结构。
接下来的章节将详细讨论网络爬虫的关键技术，包括页面抓取、数据提取和处理，以及如何使用Python编写高效的爬虫程序。
本章还将介绍一些常用的反爬虫措施，如用户代理伪造、限制IP访问频率和访问间隔等，并探讨如何通过技术创新来提高爬虫的效率和效果。
最后一章将重点讨论如何保护数据安全和网站隐私，包括数据加密、访问控制和身份验证等方面。
还将对自然语言处理和机器学习技术在网络爬虫和反爬虫中的应用进行展望，以期推动该领域的研究和发展。
本文旨在为对网络爬虫和反爬虫技术感兴趣的学者、开发人员以及相关领域的从业者提供有价值的参考信息，帮助他们在实际应用中更好地掌握网络爬虫与反爬虫技术的原理和方法。
1. 网络爬虫的概念及重要性随着互联网的发展，网络爬虫在信息检索、数据分析和信息管理等方面的应用变得越来越广泛。
网络爬虫是一种自动从网页中提取信息的程序，其核心功能是批量获取网页内容并处理。
通过爬虫技术，研究者可以快速地收集互联网上的公开数据，并对其进行进一步的分析和处理。
数据获取：通过网络爬虫，人们可以快速地获取海量的网络信息，这些信息对于数据分析和决策制定具有重要的价值。
竞争情报分析：企业可以通过网络爬虫技术监控竞争对手的动态和业务状况，以便更好地调整自身战略和市场策略。
智能搜索：搜索引擎的基础架构中包含了大量的爬虫程序，网络爬虫技术的发展有助于改善搜索引擎的智能搜索能力，提高搜索结果的准确性和相关性。
网络爬虫技术在获取数据的过程中也会对网站造成一定的负担，甚至可能导致网站的瘫痪或数据泄露等问题。
在使用爬虫技术时，需要充分考虑网站的数据安全和隐私保护问题，遵循相关法律法规和道德规范。
浅谈运营商大数据的应用场景
浅谈运营商大数据的应用场景大数据技术的广泛应用对我国各领域均带来了较为深远影响，运营商大数据应用的受关注程度也因此不断提升，相关研究和实践的大量涌现便能够证明这一认知。
基于此，本文将简单介绍运营商大数据应用场景，并结合实例，深入探讨运营商大数据实际应用，希望研究内容能够为相关业内人士带来一定启发。
标签：运营商;大数据;应用场景前言大数据技术能够从以往无法利用的数据中获得智慧，较好服务于人的洞察和决策能力增强。
结合实际调研可以发现，近年来我国运营商大数据应用场景极为多样化，如交通管理领域、体育赛事挖掘领域、自身管理领域，为深入了解这类应用，正是本文围绕运营商大数据应用场景开展具体研究的原因所在。
1 运营商大数据应用场景1.1典型应用场景对于运营商大数据应用来说，典型应用场景主要包括潜在离网用户维挽场景、数据变现场景、综合网管分析平台—基站关联分析场景。
所谓潜在离网用户维挽场景，指的是基于大数据技术开展针对性的用户管理，通过分析潜在离网用户数据，开展针对性的用户管理、营销策划与实施、闭环反馈，并实现工作的整体联通。
基于海量用户数据，运营商可基于大数据技术针对性分类、识别和管理所有用户，这一过程一般需通过大数据平台实现，营销策略基于用户大数据分析结果触发，配合针对性的渠道选择、资源套餐匹配、用户选择效果反馈，离网用户维挽场即可在大数据技术支持下顺利实现;所谓数据变现场景，指的是在非数字媒体/户外数字媒体价值评估场景中，对受众开展的一种独特性测量，结合具体的数据分析和需求分析，即可基于广告屏分析，最终为受众测量提供高水平服务;所谓综合网管分析平台—基站关联分析场景，指的是基于离网用户的业务行为与位置轨迹、基站地图与网络质量KPI，开展针对性的大数据建模分析，由此即可判断用户常出没的基站与其离网是否存在关联，由此可得出基站的未离网用户列表、基站供需平衡度、输出质差基站列表等信息，可服务的商用场景确定可由此实现，大数据技术的应用价值也能够得以更好发挥[1]。
市场监管大数据归集系统建设研究
178数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering1 引言随着云计算等现代新兴信息技术的兴起和趋于成熟，大数据（big data ）技术开始广泛应用和融合于各个领域。
2015年以来，国务院多次发文部署结合“互联网+”发展趋势，利用大数据技术加强政府服务和监管的新战略。
与此同时，国家市场监督管理总局围绕“智慧市场监管”的总体工作目标，以信息化建设为基础，提出整合现有系统、网络、数据，构建市场监管一体化信息平台。
江苏省市场监管局落实中央部署，编制《江苏省市场监管一体化信息平台总体规划（2020-2022年）》，从而以此为行动纲领加快推动市场监管一体化信息平台建设。
然而现有市场监管相关的业务数据和部门数据结构不一，且分散存储于不同的平台系统和数据库资源，一体化平台首要解决的是数据归集的问题[1]。
良好的数据归集成果能够给相关部门、党委政府及社会主体提供富集、优化的市场监管数据资源和信息产品，才能进一步提升政府在市场监管方向的治理能力与服务水平[2-6]。
本文以江苏省市场监管一体化信息平台的数据资源归集为例，首先结合政府出台的相应管理办法，归纳出市场监管数据归集的四个原则，然后构建数据归集系统，阐述系统的功能架构，其次提出市场监管一体化平台中大数据归集存在的问题和难点，最后针对难点，给出明确的技术解决路径，为市场监管一体化信息平台乃至其他政务平台构建大数据归集系统提供一定的参考。
2 市场监管平台数据归集的原则本文依据《江苏省市场监管信息平台运行管理办法》中针对市场监管平台大数据归集提出的要求，同时结合大数据平台自身的特性，归纳出以下四点数据归集的原则：2.1 准确性原则数据的准确性是数据归集的前提和基础。
在市场监管中由于合并前的系统彼此不连通，但又因部分业务线重合而导致存在“一数多源”的问题。
施磊磊的双周汇报书面版11
双周汇报这两周一直在考虑海量数据的存储问题，看了很多的小论文和大论文，也看了我自己的研究方向的大论文，从里面总结出了一下值得研究的方面，在nutch 的存储方面还是有待改善的，nutch本身的功能很强大，每个月的爬取信息量相当的巨大。
所以这个开元的搜索引擎很值得我现在去研究，阅读过这个开元搜索引擎的源代码，大体意思没问题，在中文分词的源代码方面进行过相关的修改，改过两种中文分词的效果，感觉改过的肯定比没改的好很多。
但是很多的中文分词器的插件并不是非常的完善，还有很多的地方需要我们去修改，特别是针对某些领域的分词，想我现在的研究是垂直搜索引擎就是针对专门的主题进行的分词。
先讲一下nutch吧，Nutch是一个开源的搜索引擎，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它的关键因素。
此外基于 Solr的索引和检索功能、Memcached分布式缓存系统、基于Hadoop的MapReduce编程模型和分布式文件系统HDFS，都可以让我们用户可以快速高效地实现运行在数百台乃至数千数万台计算机上，能够在短时间内完成海量数据的计算与分析。
这个是数据存储的背景知识，感觉现在这个方面很火，海量数据的分析、计算、存储的问题很多，怎样高效的进行存储、分析或是计算。
很多的研究者提出很多的方案出来供大家进行更加深入的研究。
但是，随着科学技术的不断发展，网络上信息的规模正在以指数趋势上升。
整个互联网每天都会产生海量的数据，所以Nutch分布式网络爬虫每天爬取到的数据量日益剧增，怎样高效地对爬取到的海量数据进行存储已经成为人们越来越关注的问题。
传统的基于单机或者集中式的数据管理模式已经不适合海量数据的存储。
这个是云计算的一部分，开元的云计算架构平台也是很重要的方面。
暑假里进行了相关的配置和安装，对于这一部分的原理，我也在图书馆看过很多的书籍，大概的原理是了解了，对于很细节的东西还需要仔细的研究，也有很多的研究者提出了关于这方面的改进的方案，我看了感觉还不错。
施磊磊 江苏大学硕士论文开题报告--基于Hadoop和HBase的Nutch分布式垂直搜索引擎的研究
Nutch垂直搜索引擎
国内外研究现状
按照信息搜集方法和服务提供方式的不同，搜 索引擎分类：
目录式搜索引擎 全文搜索引擎 元搜索引擎
按照体系结构的不同，搜索引擎的分类：
集中式搜索引擎 分布式搜索引擎
国内外研究现状
张伟的垂直搜索引擎设计与实现一文中对爬虫工具Heritrix 进 行了很深入的研究，就其提供的扩展接口给出了具体的实现 模式，同时对该模式下如何减少无效网页的冗余进行了研究， 实现网页内容抓取的可控性。 刘朋的基于Lucene的垂直搜索引擎关键技术的研究应用一文 中根掘PageRank算法的思想，结合基于文本内容的启发式策 略和基于Web超链分析的策略二者之间的优点，提出了一种 新的主题爬行策略。
垂直搜索引擎中信息重复度比通用搜索引擎更低。 垂直搜索引擎索结果的准确性比通用搜索引擎更高。 垂直搜索引擎相对于通用搜索引擎覆盖率更高。 垂直搜索引擎相对于通用搜索引擎信息的时效性更高。
垂直搜索引擎架构
Nutch垂直搜索引擎
Nutch是一个免费的开源搜索引擎，它使用了Java语言进行开发， 具有跨平台应用的优点。 Nutch作为网络爬虫和lucene的结合，功能上来说极其强悍。 基于Hadoop的MapReduce分布式编程模型和HDFS分布式文件系 统。
研究目标及内容
研究目标
面向中药领域的网络爬虫算法的定制与优化 Nutch网页排序算法的改进
1.
2.
3.
Hadoop分布式集群环境的搭建与配置
分布式数据库HBase和分布式文件系统HDFS的结合
4.
研究目标及内容
施磊磊的双周汇报书面版5
双周汇报最近一直在研究nutch，版本是0.9 的，各项功能都是很齐全的，最后也是成功的实现了搜索引擎的一般功能，现在感觉在此基础之上要研究一下排序算法。
Nutch现在的发展的版本已经是蛮高的了，0.9的版本也是一个分界线，懂了最基本的功能以后就能实现更多的功能，现在界面能自己修改，和百度相比最重要的差别在于排序的算法方面的东西，这个nutch本身的算法并不是很好，只是类似于google的pagerank算法，看了很多的这方面的论文，改进的都是pagerank的算法，然后进行相关的实验就说是改进了该算法，我感觉这个很搞笑，只是和pagerank本身对比，我认为这个是没有什么可比性的，可以分析很多的论文，看看其他人用的的是什么样的排序算法，做了哪些方面的改进，然后效率提高了多少，也只有这样的实验或是对比才是让人感觉比较合乎逻辑的。
接下来我的重点就放在了排序算法的研究上，当然在其他的方面也是有很多值得我去改进的地方，每个搜索引擎的整体架构方面的算法很多，有很多值得我去完善的地方，下面先简要的介绍一下nutch的整体架构方面的知识点。
1、Apache NutchApache Nutch是一个用于网络搜索的开源框架，它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。
Nutch=lucene+hadoop+爬虫1.1、Nutch的组件结构WebDB:存储网页数据和连接信息Fetch lists:将WebDB所存储的连接分成多个组，来用于分布式检索Fetchers:检索Fetch list中的内容并下载到本地，共有两项输出：分别是连接的update信息和内容contentUpdates:更新WebDB的页面检索状态WebDB、updates、fetch lists和fetchers组成循环结构，不断运行下去，来确保所得到的Web镜像是最新的Content:界面内容，获取内容之后，Nutch便可以根据它来创建索引并执行查询操作Indexers:对目标Content创建索引，当索引内容较大时，可把索引划分成多个索引片段，然后分配给不同的seracher实现并行检索Searchers:实现查询功能的同时也会缓存contentWebservers:有两种角色：1处理用户的交互请求（Nutch Search Client）2从searchers中获取查询结果（HTTP Server）注：fetchers和searchers两个节点所对应的操作可放到分布式环境(hadoop)中去完成，这个方面的实践部分可以试一试，也就是这个分布式的环节使得这个nutch能够应用到我们现在的大数据时代。
分布式爬虫方案
分布式爬虫方案一、引言随着互联网的迅猛发展，获取网络数据已成为很多应用和业务的基本需求。
而爬虫技术则扮演着获取和处理大量网络数据的重要角色。
然而，针对规模庞大的网络数据，单机爬虫已经无法满足需求了。
因此，分布式爬虫方案应运而生。
本文将介绍一种常见的分布式爬虫方案，并详细阐述其设计原理和实现步骤。
二、设计原理分布式爬虫方案的设计原理基于以下几个关键技术：1.分布式任务调度：将待爬取的URL列表或任务队列分发给多个爬虫节点，并确保每个节点都能获取到任务，实现任务的并行处理。
2.分布式存储：将爬取结果和中间数据存储在分布式文件系统或数据库中，以保证数据的可靠性和高可用性。
3.去重过滤：在分布式爬虫中，由于任务是并行处理的，需要对爬取的URL进行去重过滤，避免重复爬取和资源浪费。
4.分布式网页解析：将从网页中提取到的数据，通过消息队列或分布式计算框架传递给数据处理节点，实现大规模数据的解析和提取。
基于以上原理，一个典型的分布式爬虫方案可以分为以下几个核心组件：1.调度中心：负责管理任务队列，接收和调度待爬取的URL，并将任务分发给爬虫节点进行处理。
同时，也负责统计和监控整个爬虫系统的状态。
2.爬虫节点：由多个爬虫实例组成的集群，负责下载和解析网页，并将解析后的数据存储到分布式存储中。
每个爬虫节点独立运行，具有独立的网络连接和爬虫逻辑。
3.分布式存储：用于存储爬取结果、中间数据和任务队列。
可以选择适合分布式场景的文件系统（如HDFS、S3）或分布式数据库（如MongoDB、Cassandra）。
三、实现步骤下面是一种基于Python语言的分布式爬虫方案的实现步骤：1.设计数据模型：定义要爬取的网页数据的数据结构，并根据数据模型设计存储方案，选择合适的分布式存储解决方案。
2.设计任务队列：根据实际需求，设计任务队列来存储待爬取的URL或任务，并确定任务队列的读写方式和并发控制策略。
3.实现调度中心：编写调度中心的逻辑，包括接收和分发任务的功能。
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*The Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant No. 07555084 (湖南省自然科学基金); the Science and Technology Projects of Guangdong Province under Grant No. 2009B080701031 (广东省科技计划项目). Received 2010-04, Accepted 2010-06.ISSN 1673-9418 CODEN JKYTA8 E-mail: fcst@ Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 1673-9418/2011/05(01)-0068-07 Tel: +86-10-51616056DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2011.01.007Nutch 分布式网络爬虫研究与优化*詹恒飞1+, 杨岳湘2, 方 宏21. 国防科学技术大学 计算机学院, 长沙 4100732. 国防科学技术大学 信息中心, 长沙 410073Research and Optimization of Nutch Distributed Crawler *ZHAN Hengfei 1+, YANG Yuexiang 2, FANG Hong 21. School of Computer Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China2. Information Center, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China + Corresponding author: E-mail: zhf_a_b@16ZHAN Hengfei, YANG Yuexiang, FANG Hong. Research and optimization of Nutch distributed crawler. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2011, 5(1): 68-74.Abstract: As a good open-source search engine, Nutch kernel code uses a lot of MapReduce programming models, being used by more and more businesses and organizations to customize their needs in line with the distributed search engine product. As a good search engine, one of the important prerequisites is how to grab network data as much as possible to build indexes. This paper introduces Nutch’s working mechanism based on Hadoop distributed Web crawler, points out its shortcomings and proposes an improved program, which can make Web crawler using network resources more efficiently to capture network data. Experimental results show that it is indeed more effi-cient than the original programs.Key words: Nutch; Web crawler; flexible crawling摘 要: Nutch 作为一个优秀的开源搜索引擎, 其内核代码大量采用了MapReduce 的编程模式, 被越来越多的企业和团体用来定制符合自身需求的分布式搜索引擎产品。
作为优秀的搜索引擎, 其重要的前提是如何詹恒飞等：Nutch分布式网络爬虫研究与优化69尽可能多地抓取到网页数据来建立索引。
介绍了Nutch基于Hadoop下的分布式网络爬虫工作机制, 指出其不足之处, 并提出了改进方案, 从而使网络爬虫能够更加高效地利用网络资源来抓取网络数据。
经过实验测试, 证明了此方案比原方案更加高效。
关键词: Nutch搜索引擎; 网络爬虫; 弹性抓取机制文献标识码：A 中图分类号：TP3931引言网络爬虫是搜索引擎的一个重要组成部分, 一个好的网络爬虫往往有爬行速度快、获取数据量大和获取信息准确等优点。
在目前因特网规模飞速膨胀, 每天都会产生大量新网页的形势下, 如何令网络爬虫更加高效, 可以在同样的时间里抓取到更多的有效网页就变得十分重要了。
2技术背景Nutch是一个基于Lucene的优秀开源搜索引擎, 它是最早用到MapReduce的项目(Hadoop原来是Nutch的一部分)。
如今, MapReduce编程方式占据了Nutch核心结构的大部分, 它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下, 将自己的程序运行在分布式系统上。
Nutch主要分为两个部分：网络爬虫和查询[1]。
网络爬虫的主要作用是从网络上抓取网页数据并建立索引; 查询则主要是利用这些索引来检索用户所提交的关键词并产生和返回查找结果。
两大部分之间的交汇点是索引, 耦合度相对较低。
2.1 MapReduce介绍MapReduce是一种编程模型, 用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。
概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”, 以及他们的主要思想, 都是从函数式编程语言和矢量编程语言里借来的特性[2]。
该模型的核心是Map和Reduce两个函数, 这两个函数由用户实现, 功能是按一定的映射规则将输入的<key,value>对转换成另一个或一批<key,value>对输出[3]。
图1说明了用MapReduce来处理大数据集的过程。
简而言之, MapReduce的计算过程就是将大数据集分解为成百上千的小数据集, 经过任务分发器, 将每个(或若干个)数据集分别由集群中的一个结点进行处理并生成中间结果, 然后这些中间结果又由若干个结点进行并行的多次合并, 形成最终结果。
最简单的MapReduce应用程序只需包含三个部分：Map函数、Reduce函数和Main函数。
主要是实现Map和Reduce函数, Main函数则将作业控制和文件输入/输出结合起来。
其他并行编程中的复杂问题, 均由Hadoop处理[4]。
Fig.1 MapReduce process图1 MapReduce过程图2.2 Nutch网络爬虫工作过程Nutch基于MapReduce模式的分布式网络爬虫工作过程, 如下所示[5]。
读取URL种子文件到Crawl DB, 然后进行下面的抓取程序。
(1) 循环①~④到指定的抓取深度：①从Crawl DB生成抓取列表;②根据抓取列表中的URL抓取网页;③分析处理抓取的内容;④更新Crawl DB库。
(2) 转化每个页面中外部对它的链接。
(3) 建立索引。
具体过程如图2所示。
其中的各个模块分别为：70Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 计算机科学与探索 2011, 5(1)Fig.2 Nutch crawler workflow图2 Nutch 网络爬虫工作流程图插入URL 列表(Inject) 1)(1) 将URL 集合进行格式化、过滤和合并, 消除其中的非法URL, 并设定URL 状态(unfetched)和初始化分值;(2) 将URL 及其状态、分值存入Crawl DB 数据库, 与原数据库中重复则更换成新的。
下面用Inject 模块的例子说明MapReduce 的工作过程。
MapReduce 程序1目的: 将输入转换为CrawlDatum 格式 输入: URL 文件Map (line ) → <URL , CrawlDatum > Reduce()合并多重的URL 输出: 临时的CrawlDatum 文件MapReduce 程序2目的: 合并上一步产生的临时文件到新的DB 输入: 上次MapReduce 输出的CrawlDatum Map()过滤重复的URLReduce()合并两个CrawlDatum 到一个新的DB输出: CrawlDatum生成抓取列表(Generate)(1) 从Crawl DB 数据库中将URL 取出并按预设规则进行过滤;(2) 对URL 进行降序排列;(3) 将排列列表写入segments 目录中。
抓取内容(Fetch)(1) 对segments 目录下的抓取列表执行依次 抓取;(2) 抓取过程中, 页面的URL 地址可能会发生跳转, 从而需要重定向URL 地址;(3) 抓取过程采用多线程方式进行, Fetch 操作过程中得到页面源文件后同时也调用Parse 操作。
分析处理内容(Parse)使用对应的插件解析segments 目录中由Fetch 得到的页面, 并进行整理, 将页面分解为parse-date 和parse-text 。
parse-date 中保存的是页面的题名、作者、日期、链接等内容; parse-text 中保存的是页面的文本内容。
1) /forwen/archive/2009/11/13/4804733.aspx.詹恒飞等：Nutch分布式网络爬虫研究与优化71更新Crawl DB库(Update )根据segments目录下crawl_fetch目录和crawl_ parse目录中的内容, 对Crawl DB进行更新, 增加新的URL。
转化链接(Invert Links)Invert Links操作用来更新Link DB, 为建立索引的工作提供准备。
建立索引(Index)索引过程主要包括：将数据转换成文本、分析文本和将分析过的文本保存到索引库中这三个操作。
3 Nutch爬虫存在问题经过研究与测试, 发现Nutch网络爬虫存在以下问题, 影响了其性能的进一步提高：(1) 等待时间僵化Nutch网络爬虫抓取数据主要是使用protocol- http插件来完成。