本文關(guān)鍵詞：基于Hadoop的分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 搜索引擎 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 Hadoop Hbase Storm

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大,云計算、大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)資源的不斷增多,搜索引擎在信息檢索方面起著關(guān)鍵性的作用,在日常生活中人們已經(jīng)離不開搜索引擎,搜索引擎能夠為人們快速準確地提供所需要的信息。網(wǎng)絡(luò)爬蟲作為搜索引擎的關(guān)鍵組成部分,直接影響著搜索引擎的性能。本文基于Hadoop平臺設(shè)計并實現(xiàn)了一個分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)。本文基于Hadoop分布式平臺、Hbase列式數(shù)據(jù)庫、Storm實時處理平臺以及網(wǎng)絡(luò)爬蟲的基本原理,結(jié)合用戶關(guān)于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的實際需求,明確網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)實現(xiàn)的總體目標、功能以及性能需求,設(shè)計出基于Hadoop的分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)架構(gòu)。根據(jù)各個模塊的功能以及MapReduce計算框架的特點對每個模塊進行基于MapReduce計算框架的算法設(shè)計以及實現(xiàn),在抓取任務(wù)模塊和解析頁面模塊將抓取狀態(tài)、解析狀態(tài)實時寫入到Kafka消息隊列,基于Storm平臺實時計算相關(guān)指標結(jié)果。最后搭建Hadoop分布式平臺和Storm實時處理平臺對本文所實現(xiàn)的分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)進行測試。本文所實現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)具有以下特點:將網(wǎng)絡(luò)爬蟲的抓取任務(wù)通過MapReduce分布式計算框架實現(xiàn),從而將爬蟲任務(wù)并行化;將抓取到的數(shù)據(jù)存儲到Hbase分布式數(shù)據(jù)庫中,從而將數(shù)據(jù)均勻分布到各個節(jié)點上,并提高了數(shù)據(jù)讀寫速度;引入Storm實時計算平臺,實時統(tǒng)計網(wǎng)絡(luò)爬蟲運行過程中產(chǎn)生的相關(guān)指標。本文網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)將抓取到的頁面內(nèi)容存儲到Hbase數(shù)據(jù)庫中,解決了以往分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲將頁面內(nèi)容存儲到HDFS文件系統(tǒng)中讀寫速度慢的問題,相對于單節(jié)點網(wǎng)絡(luò)爬蟲性能得到顯著提高,并支持可擴展性。
【關(guān)鍵詞】：搜索引擎 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 Hadoop Hbase Storm
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 1 緒論11-15
• 1.1 課題研究背景和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 主要研究內(nèi)容13
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排13-15
• 2 相關(guān)技術(shù)研究15-28
• 2.1 Hadoop分布式平臺技術(shù)15-19
• 2.1.1 分布式文件系統(tǒng)HDFS16-17
• 2.1.2 MapReduce計算框架17-19
• 2.2 Hbase數(shù)據(jù)庫19-20
• 2.3 Storm實時處理平臺20
• 2.4 Kafka消息隊列20-22
• 2.5 網(wǎng)絡(luò)爬蟲22-28
• 2.5.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲基本原理22
• 2.5.2 頁面搜索策略22-23
• 2.5.3 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的物理架構(gòu)23-24
• 2.5.4 DNS緩存24-25
• 2.5.5 爬蟲身份標識25
• 2.5.6 Robots協(xié)議25-26
• 2.5.7 解析Html和非Html文檔26
• 2.5.8 OPIC算法26-28
• 3 系統(tǒng)需求分析28-36
• 3.1 項目總體目標28
• 3.2 功能需求28-34
• 3.2.1 需求描述29
• 3.2.2 功能分類29-30
• 3.2.3 確定系統(tǒng)范圍和邊界30
• 3.2.4 確定參與者30
• 3.2.5 構(gòu)建用例30-34
• 3.3 性能需求34-36
• 4 系統(tǒng)概要設(shè)計36-48
• 4.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計36-40
• 4.1.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲運行流程分析36-38
• 4.1.2 分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲的物理架構(gòu)設(shè)計38-39
• 4.1.3 分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲的邏輯架構(gòu)設(shè)計39-40
• 4.2 分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲模塊設(shè)計40-41
• 4.3 關(guān)鍵技術(shù)設(shè)計41-44
• 4.3.1 URL規(guī)范化41
• 4.3.2 爬蟲任務(wù)分配策略41-42
• 4.3.3 平衡禮貌策略42
• 4.3.4 重新訪問策略42-43
• 4.3.5 頁面去重43-44
• 4.4 分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲的數(shù)據(jù)庫設(shè)計44-48
• 4.4.1 分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲的數(shù)據(jù)庫概念設(shè)計44
• 4.4.2 分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)設(shè)計44-48
• 5 系統(tǒng)詳細設(shè)計和實現(xiàn)48-62
• 5.1 InitializePhase模塊48-50
• 5.2 GeneratorPhase模塊50-53
• 5.3 FetcherPhase模塊53-55
• 5.4 ParserPhase模塊55-57
• 5.5 UpdatePhase模塊57-60
• 5.6 CalculateKPI模塊60-62
• 6 系統(tǒng)測試62-68
• 6.1 測試環(huán)境62-63
• 6.1.1 系統(tǒng)軟硬件環(huán)境62-63
• 6.1.2 測試環(huán)境搭建63
• 6.2 測試用例63-65
• 6.3 測試結(jié)果65-68
• 7 總結(jié)與展望68-70
• 7.1 論文總結(jié)68
• 7.2 研究展望68-70
• 參考文獻70-72
• 致謝72-73
• 個人簡歷73

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本文編號：1077210