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简介

在数字内容盛行的时代，网络爬虫已成为数据检索和聚合的关键。但传统爬虫在可扩展性、弹性和效率上常面临挑战。本文所描述的分布式网络爬虫系统，针对这些问题，通过分布式数据库和消息代理的能力，实现了从 Google Play 商店爬取应用信息，并将其送至 Apache Kafka，最后存入 Apache Cassandra 数据库的流程。

设计目标

  1. 使用多线程以提高爬取速度。
  2. 使用随机用户代理和代理池来避免被封禁。
  3. 使用 Apache Kafka 作为中间数据存储，提供缓冲机制，确保数据不会丢失。
  4. 将爬取到的数据存储到 Apache Cassandra 数据库，为大规模数据提供高可用性和可扩展性。

代码链接

点击这里查看代码 https://github.com/AstroMen/AstroMen.github.io/tree/main/Distributed_Web_Crawler_Design

配置文件示例 (config.yaml)

spider:
  user_agent: ["Mozilla/5.0 ...", "Mozilla/5.0 ..."]
  max_threads: 10
kafka:
  bootstrap_servers: ["kafka-server1:9092", "kafka-server2:9092"]
  retries: 5
  topic_name: "webpage-urls"
  group_id: "google-play-crawlers"
cassandra:
  hosts: ["cassandra-node1", "cassandra-node2"]
  port: 9042
  keyspace: "spider_data"
  table: "app_data"
proxy_pool: ["http://proxy1.com:8080", "http://proxy2.com:8080", ...]

此脚本从配置文件读取所有配置信息，包括用户代理、Kafka、Cassandra和代理池配置。

环境设置

安装与启动Zookeeper：

  1. 下载Zookeeper: 
    wget https://downloads.apache.org/zookeeper/zookeeper-3.7.0/zookeeper-3.7.0.tar.gz
  2. 解压: 
    tar -xvzf zookeeper-3.7.0.tar.gz
cd zookeeper-3.7.0
  3. 创建配置文件: 
    cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg
  4. 启动Zookeeper: 
    bin/zkServer.sh start

运行方式

要运行此脚本，请确保已安装所需的依赖库，并使用以下命令运行：

$ python spider.py config.yaml

确保配置文件路径正确，并根据实际情况修改。

1. Cassandra和Kafka的资源设置

Cassandra：

创建 Keyspace:

在Cassandra中，你可以使用CQL (Cassandra Query Language) 来创建keyspace和table。

首先, 启动Cassandra的CQL shell:

cqlsh

创建keyspace:

CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS spider_data WITH REPLICATION = {
    'class' : 'SimpleStrategy', 
    'replication_factor' : 1 
};

这里，我们创建了一个名为spider_data的keyspace。SimpleStrategy和replication_factor定义了数据如何在集群中复制。在生产环境中，你可能需要使用NetworkTopologyStrategy并为每个数据中心设置一个复制因子。

创建 Table:

确保你已经选择了刚才创建的keyspace:

USE spider_data;

然后创建table:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS web_content (
    url TEXT PRIMARY KEY,
    app_name TEXT,
    download_count TEXT,
    app_description TEXT,
    rating_score TEXT,
    similar_apps_info TEXT  -- 存储为JSON字符串
);

这里, 我们创建了一个名为web_content的table，其中url作为主键。

Kafka：

创建 Topic:

在Kafka中创建一个topic相对简单。假设你已经启动了Kafka broker和Zookeeper。

使用kafka-topics.sh脚本来创建一个新的topic：

kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic spider_urls

在这里, 我们创建了一个名为spider_urls的topic。确保Zookeeper的地址（在这里是localhost:2181）与你的环境相匹配。–replication-factor和–partitions参数可以根据你的具体需求进行调整。

2. 系统组件

URL Fetcher

  • 从Kafka的”webpage-urls” topic中消费URLs
  • 负责网页抓取

Data Processor

  • 处理原始网页数据
  • 转化为所需格式

Data Storage

  • 存储到Cassandra数据库中

URL Distributor

  • 发现新的URLs
  • 将它们发送到Kafka的”webpage-urls” topic

3. 工作流

URL的初始化

  • 放入初始的待爬取URLs到Kafka

URL Fetcher

  • 从Kafka获取URL
  • 抓取页面内容
  • 发送原始页面数据给Data Processor

Data Processor

  • 解析页面数据
  • 存储数据到Cassandra
  • 将新URLs发送给URL Distributor

URL Distributor

  • 将新URLs推送回Kafka的”webpage-urls” topic

4. 优势与特性

分布式和可扩展性

  • 增加消费者处理更多任务

容错性

  • Kafka和Cassandra设计为高可用性

弹性

  • 利用分布式系统的固有容错能力，您的网络爬虫不太可能受到中断。

去重

  • 使用布隆过滤器或类似工具避免重复爬取

成本效益

  • 通过分布式系统，您可以利用多台机器的能力，通常可以节省成本。

5. 可能的改进

Kafka流处理

  • 利用Kafka Streams或ksqlDB进行额外的数据处理

数据清洗

  • 在存储之前清理和预处理数据

加强Cassandra数据模型

  • 加入二级索引、物化视图等。

速率限制

  • 引入更复杂的速率限制系统，以防止IP被封禁或遵循robots.txt文件。

并行处理

  • 通过实现更高级的并行处理技术或算法来提高爬虫的速度。

数据增强

  • 通过与第三方服务或数据库集成来增强存储的数据。

监控和警报

  • 实现系统健康监控，并为潜在问题或异常设置警报。