基于hbase分布式爬虫

基于HBase分布式爬虫

概述

随着互联网的迅速发展，信息的爆炸式增长使得对大规模数据的采集和分析变得越来越重要。在这个背景下，分布式爬虫成为了获取和处理海量数据的重要工具。HBase是一款具有高可扩展性和容错性的分布式数据库，可以应用于大规模数据存储和分析。本文将介绍如何使用HBase实现一个基于分布式爬虫的数据采集与存储系统。

系统设计

本系统分为两部分：分布式爬虫和数据存储。

分布式爬虫部分采用Scrapy框架开发，可以在多台个人计算机或云服务器上运行，每个节点负责抓取一部分数据。数据存储部分采用HBase作为数据库，将爬取到的数据存入HBase中，并对数据进行管理。

架构图如下所示：

爬虫部分

Scrapy是一款广泛使用的开源爬虫框架，提供了优秀的爬虫模板、强大的数据处理能力以及灵活的导出格式。在这个系统中，我们使用Scrapy实现分布式爬虫。

首先，需要修改Scrapy的相关配置文件支持使用HBase作为数据存储，具体步骤如下：

1. 在settings.py中添加以下内容：

ITEM_PIPELINES = {
  'example.pipelines.ExamplePipeline': 1,
}

HBASE_HOST = 'localhost'
HBASE_TABLE = 'example'
HBASE_COLUMN_FAMILY = 'data'

其中，ITEM_PIPELINES指定了使用的数据处理模块，HBASE_HOST设置了HBase的IP地址，HBASE_TABLE设置了表名，HBASE_COLUMN_FAMILY设置了数据列族。

2. 编写pipeline.py文件：

Scrapy的pipeline功能可以将在爬虫过程中爬取到的数据进行处理，比如对数据进行筛选或格式化，并将处理后的数据存储起来。在本系统中，我们将数据存储到HBase中。相应代码如下