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基于Nutch+Hadoop+Hbase+ElasticSearch的网络爬虫及搜索引擎
阅读量:797 次
发布时间:2023-04-04

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。

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