Scrapy implementiert verteilte Aufgabenplanung und Lastausgleich

Angesichts der kontinuierlichen Ausweitung des Internets war die Datenerfassung für viele Unternehmen und Einzelpersonen schon immer ein wichtiges Thema. Im Zeitalter von Big Data kann die Beschaffung ausreichender Datenressourcen Unternehmen dabei helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, und die Datenerfassung ist zu einem wichtigen Mittel zur Beschaffung dieser Daten geworden.

Allerdings ist die Erfassung auf einem einzelnen Computer oft nicht in der Lage, großen Datenmengen standzuhalten, und die Geschwindigkeit der Datenerfassung ist langsam, ineffizient und kostspielig. Um dieses Problem zu lösen, wurde die Technologie der verteilten Sammlung entwickelt. Scrapy ist ein effizientes Crawler-Framework, das durch Verteilung Aufgabenplanung und Lastausgleich erreichen kann.

Scrapy-Architektur

Der Kernbestandteil von Scrapy ist die Engine. Die Engine ist für die Steuerung des gesamten Crawling-Prozesses verantwortlich, einschließlich Scheduler, Downloader, Parser, Pipeline usw.

Der Planer ist dafür verantwortlich, die zu crawlende URL-Warteschlange zu verwalten, die URL aus der Warteschlange zu entfernen und sie dem Downloader zum Herunterladen zu übergeben. Der Downloader lädt die entsprechende Webseite gemäß der Anforderung herunter und übergibt die heruntergeladene Webseite zum Parsen an den Parser. Der Parser ist dafür verantwortlich, heruntergeladene Webseiten in nützliche Daten umzuwandeln. Die Pipeline ist für die Verarbeitung der vom Parser analysierten Daten verantwortlich, z. B. Datenspeicherung, Datenbereinigung usw.

Scrapy unterstützt die gleichzeitige Ausführung mehrerer Crawler und verschiedene Crawler sind unabhängig. Scrapy verwendet das asynchrone Netzwerk-Framework Twisted, das asynchrone E/A-Technologie verwenden kann, um die Parallelitätsleistung von Crawlern zu verbessern.

Verteilte Implementierung

Im Standalone-Modus treten häufig Probleme auf, wenn der Crawler mit großen Datenmengen konfrontiert wird, z. B. dass die Anforderungswarteschlange voll ist und der Prozessor ausgelastet ist. Eine Lösung besteht darin, die Aufgabe mithilfe verteilter Technologie in mehrere kleine Aufgaben zu zerlegen und jede kleine Aufgabe auf mehrere Knoten zu verteilen und auszuführen, wodurch eine effiziente Verteilung und parallele Ausführung von Aufgaben erreicht wird.

Scrapy kann verteilte Crawler implementieren, indem es die Architektur anpasst. Im verteilten Modus teilen sich mehrere Crawler Crawling-Aufgaben, um die Crawler-Effizienz zu verbessern. Scrapy unterstützt die Aufgabenplanung über Nachrichtenwarteschlangen wie Redis und Kafka und kann durch die verteilte Einrichtung von Agenten, Speicher usw. bessere Lastausgleichseffekte erzielen.

In der Architektur von Scrapy spielt der Scheduler eine entscheidende Rolle. Der Scheduler muss Aufgaben aus der Nachrichtenwarteschlange abrufen, Aufgaben verteilen und Duplikate entsprechend den zugewiesenen Aufgaben entfernen. Aufgabenwarteschlangen müssen von mehreren Knoten gemeinsam genutzt werden, um eine ausgewogene Aufgabenverteilung und die Effizienz des Crawlers sicherzustellen. Scrapy bietet außerdem einen Pfadselektor, der einen Lastausgleich auf Basis mehrerer Knoten durchführen kann, um die Aufgabenlast verschiedener Knoten zu teilen.

Die Vorteile verteilter Crawler liegen nicht nur in der gesteigerten Effizienz. Verteilte Crawler können auch einige Extremsituationen wie einen Knotenausfall bewältigen und andere Knoten können die Aufgabe übernehmen, ohne die Stabilität des gesamten Systems zu beeinträchtigen. Darüber hinaus unterstützt Scrapy auch die dynamische Konfiguration von Crawler-Knoten, und die Anzahl der Crawler kann je nach Bedarf erhöht oder reduziert werden, um sich besser an unterschiedliche Erfassungsanforderungen anzupassen.

Zusammenfassung

Scrapy bietet als effizientes Open-Source-Crawler-Framework viele Funktionen wie verteilte Implementierung, Aufgabenplanung und Lastausgleich. Durch die Verteilung kann eine effiziente, stabile und zuverlässige Datenerfassung erreicht, der automatische Betrieb und die Wartung unterstützt sowie die Datenqualität und die Erfassungseffizienz verbessert werden. Es ist zu beachten, dass Sie bei der Verwendung von Scrapy für verteilte Crawler auf die Überwachung und Verwaltung der Crawler achten müssen, um Sicherheitslücken und Datenlecks zu vermeiden.

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