hadoop爬虫

Hadoop爬虫科普

1. 引言

随着互联网规模的不断扩大，爬虫技术在信息获取和数据分析领域发挥着重要作用。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以方便地处理大规模数据，而hadoop爬虫则是利用Hadoop来进行大规模数据爬取和处理的一种技术。本文将介绍Hadoop爬虫的基本原理、应用场景以及示例代码。

2. Hadoop爬虫的原理

Hadoop爬虫基于Hadoop分布式计算框架，其主要包括以下几个步骤：

1. 数据收集：Hadoop爬虫首先通过网络爬取数据，可以使用Java等语言的网络爬虫库（如Jsoup）来实现。爬虫程序会从指定的网页上下载HTML或其他格式的数据，并将其保存到本地文件系统中。

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;

public class WebCrawler {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 使用Jsoup连接到指定的URL
            Document doc = Jsoup.connect("

            // 解析HTML并提取需要的信息
            Elements links = doc.select("a[href]");
            for (Element link : links) {
                System.out.println(link.attr("href"));
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

2. 数据清洗：爬虫程序在收集到的数据中进行清洗和过滤，去除无效的数据和噪声。可以使用正则表达式或其他文本处理技术来实现。

3. 数据存储：清洗后的数据会被保存到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，以便后续的处理和分析。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class DataStorage {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 创建Hadoop配置对象
            Configuration conf = new Configuration();
            // 获取Hadoop文件系统实例
            FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
            
            // 本地文件路径
            String localFile = "/path/to/local/file";
            // HDFS文件路径
            String hdfsFile = "/path/to/hdfs/file";
            
            // 将本地文件上传到HDFS
            fs.copyFromLocalFile(new Path(localFile), new Path(hdfsFile));

            // 关闭文件系统
            fs.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

4. 数据处理：清洗后的数据将通过Hadoop的MapReduce模型进行处理。可以根据需要编写Map和Reduce函数来实现自定义的数据处理逻辑。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class DataProcessing {
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String line = value.toString();
            String[] words = line.split("\\s+");
            for (String w : words) {
                word.set(w);
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            Configuration conf = new Configuration();
            Job job = Job.getInstance(conf, "data processing");
            job.setJarBy