Hadoop网络爬虫系统[编辑 | 编辑源代码]

Hadoop网络爬虫系统是一种基于Hadoop生态的大规模分布式网络爬虫解决方案，利用HDFS存储海量网页数据，通过MapReduce或Spark进行并行化抓取与处理，适用于搜索引擎、舆情监控等需要高吞吐量的场景。

核心架构[编辑 | 编辑源代码]

Hadoop爬虫系统通常由以下模块组成：

关键组件说明[编辑 | 编辑源代码]

URL管理器：维护待抓取队列（通常用Redis实现）
分布式抓取器：基于MapReduce的并行下载框架
解析器：使用Jsoup等工具提取结构化数据
去重系统：布隆过滤器（Bloom Filter）实现URL去重

实现示例[编辑 | 编辑源代码]

以下是基于Hadoop的简易爬虫MapReduce示例：

Java实现[编辑 | 编辑源代码]

public class WebCrawler {
    // Mapper处理URL列表
    public static class CrawlerMapper 
        extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
        
        private WebParser parser = new WebParser();
        
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) 
            throws IOException, InterruptedException {
            
            String url = value.toString();
            String html = HttpFetcher.fetch(url);  // 网页下载
            ParsedResult result = parser.parse(html);
            
            context.write(new Text(result.getTitle()), 
                         new Text(result.getContent()));
            
            // 将新发现的URL加入队列
            for(String newUrl : result.getLinks()) {
                context.write(new Text("_URL_"), new Text(newUrl));
            }
        }
    }
    
    // Reducer存储结果
    public static class CrawlerReducer
        extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
        // 实现省略...
    }
}

Python示例（使用Pyspark）[编辑 | 编辑源代码]

from pyspark import SparkContext
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def extract_links(url):
    try:
        html = requests.get(url).text
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        return [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
    except:
        return []

sc = SparkContext()
seed_urls = sc.parallelize(["http://example.com"])
links = seed_urls.flatMap(extract_links).distinct()
links.saveAsTextFile("hdfs:///crawled_links")

关键技术[编辑 | 编辑源代码]

分布式调度策略[编辑 | 编辑源代码]

广度优先策略：使用队列数据结构
优先级策略：PageRank等算法计算URL优先级
增量抓取：通过 $l a s t M o d i f i e d$ 判断网页更新

数据存储优化[编辑 | 编辑源代码]

存储格式对比
格式	适用场景	压缩比
WARC	原始网页存档	中等
Parquet	结构化数据	高
SequenceFile	中间结果	低

实战案例[编辑 | 编辑源代码]

新闻聚合系统实现流程： 1. 每日抓取1000+新闻网站 2. 使用NLP提取实体（人物/地点/事件） 3. 生成热点话题时间线 4. 存储在HBase供实时查询

性能指标：

单日处理能力：2TB原始HTML
去重效率：98%的URL去重率
延迟：从抓取到可查询平均15分钟

挑战与解决方案[编辑 | 编辑源代码]

反爬限制：通过IP轮换和UserAgent池解决
JS渲染：集成Selenium集群
死链问题：实现自动重试机制
存储膨胀：设置TTL自动清理

扩展阅读[编辑 | 编辑源代码]

使用Apache Nutch构建生产级爬虫
结合Kafka实现实时数据管道
基于Scrapy-Redis的混合架构

该体系适合需要处理百万级以上网页的场景，通过Hadoop的横向扩展能力，可以线性提升抓取性能。对于初学者建议从单机版爬虫开始，逐步过渡到分布式架构。