本文共 1001 字，大约阅读时间需要 3 分钟。

基于Nutch和Hadoop的网络爬虫架构是一个典型的分布式离线批量处理体系，凭借其优异的吞吐量和抓取性能，同时提供了丰富的配置选项。网络爬虫的职责仅限于抓取网络资源，因此需要一个分布式搜索引擎来实时索引和搜索这些抓取到的资源。

搜索引擎架构通常基于Elasticsearch构建，形成一个分布式的在线实时交互查询体系。这种架构具有无单点故障、高伸缩和高可用性特点，能够对海量信息进行实时索引和搜索，支持处理数十亿文件和PB级数据，同时提供高度可定制的功能。搜索引擎支持RESTful API，通过JSON格式与HTTP协议实现各种功能的调用，包括搜索、分析和监控。此外，它还为多种编程语言提供了原生客户端库，确保了广泛的应用场景支持。

网络爬虫在解析抓取到的HTML页面后，会将提取的数据提交至分布式数据库进行存储。分布式数据库通常基于HBase和Hadoop构建，形成一个高度可扩展的架构，支持数十亿行和数百万列的数据存储。这种架构不仅能够实时处理网络爬虫提交的数据，还能与搜索引擎无缝对接，支持基于搜索结果的实时数据检索。

在物理部署上，网络爬虫集群、分布式数据库集群以及搜索引擎集群可以部署在同一硬件集群中，也可以分开部署，形成1-3个硬件集群。这种分布式架构具有容错机制，若部分节点故障，系统仍能保持正常运行，且能够通过水平线性扩展来提升性能和容量。

网络爬虫集群通常配备专门的配置管理系统，用于统一管理和配置爬虫行为，如爬虫规则、抓取策略等。这一管理系统能够实时监控爬虫运行状态，及时处理异常情况，确保抓取任务的稳定性和高效性。

搜索引擎通过分片（shard）和副本（replica）机制实现了高性能、高伸缩和高可用性。分片技术支持大规模并行索引和搜索，显著提升了系统性能和扩展能力；副本技术则通过数据冗余，确保了系统的持续可用性，即使部分节点发生故障，系统仍能正常运行。具体实现中，一个完整索引通常被切分为多个分片，每个分片又有多个副本。例如，一个索引可能由0和1两个分片组成，每个分片有2个副本。

在实际生产环境中，随着数据规模的扩大，只需简单地增加硬件节点，搜索引擎系统会自动调整分片数以适应硬件增量。同样，当部分节点退役时，系统也能自主调整分片数以适应硬件减少。此外，系统支持动态调整副本数，根据硬件可靠性和存储容量的变化进行优化，这一过程无需重启集群，充分体现了高可用性和灵活性。

转载地址：http://hjrfk.baihongyu.com/