文/丁志毅

隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新興計算機技術(shù)的急速發(fā)展，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈爆炸性增長，如何實現(xiàn)存儲和計算能力的分布式處理，擺脫目前傳統(tǒng)的計算技術(shù)和信息系統(tǒng)的處理方式，是目前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域亟待解決的問題。Hadoop 是使用 Java 語言開發(fā)的分布式計算存儲系統(tǒng)，是一個由Apache基金會支持的開源項目，提供可靠的，可擴展的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，能夠跨計算機集群分布式存儲海量數(shù)據(jù)，允許使用簡單的編程模型分布式處理數(shù)據(jù)。用戶可以像操作本地文件系統(tǒng)一樣透明的訪問HDFS，常應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)的場景。

1 爬蟲系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

1.1 爬蟲基本原理

網(wǎng)絡(luò)爬蟲的主要作用是依據(jù)一定的爬行策略自動的從網(wǎng)上下載網(wǎng)頁鏡像到本地，并能夠抓取所有其能夠訪問到的網(wǎng)頁以獲取海量信息，解析其中的數(shù)據(jù)進行分析挖掘等。其基本工作原理如下：首先初始化一個URL作為爬行的開始位置，如果該 URL沒有被抓取過，解析其DNS信息，嘗試與這些 URL鏈接所在的服務(wù)器建立連接，自動提取頁面上的信息保存至本地，同時提取新的 URL，根據(jù)一定的遍歷算法將其去重過濾后加入待爬取隊列，重復(fù)以上步驟遍歷所有的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，直到待爬取的隊列中沒有可用的 URL，滿足停止的條件時結(jié)束爬取。

1.2 爬取模塊

圖1：Scrapy爬蟲的流程

圖2：HDFS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

Scrapy是一款開源的網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架，是使用python 語言開發(fā)并封裝的一個強大的自動數(shù)據(jù)采集框架，目的為了爬取網(wǎng)站內(nèi)容，提取結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。無需再從零開始去設(shè)計爬蟲框架，而是可以簡單、高效的搭建python 的 Scrapy 框架，通過 Scrapy 框架提供的功能進行定向的數(shù)據(jù)爬取工作。在 Scrapy 項目中，可以方便地自定義爬蟲的爬取規(guī)則，即可快速獲得所需要的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，同時一些固定的前置后續(xù)處理可由一些穩(wěn)定的開源庫幫助解決，并可根據(jù)需要將關(guān)鍵數(shù)據(jù)保存為特定的數(shù)據(jù)格式。Scrapy 爬蟲的流程如圖1所示。

Scrapy 強大的功能得益于他的構(gòu)架，他總共有 8 個部分組成：

1.2.1 Scrapy Engine 組件

爬蟲框架的引擎組件，是整個框架的“大腦“，負責所有組件的數(shù)據(jù)流動。

1.2.2 Scheduler 組件

調(diào)度器組件，負責接收并創(chuàng)建請求隊列。

1.2.3 Downloader 組件

下載器組件，負責下載網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。

1.2.4 spiders 組件

爬蟲模塊，其功能在于從特定的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中獲取指定信息，在 Scrapy 中被定義為實體(Item)。

1.2.5 Pipeline 組件

負責對數(shù)據(jù)進行清理、驗證以及持久化（轉(zhuǎn)存數(shù)據(jù)庫）的處理。

1.2.6 Downloader middlewares

其在引擎和下載器組件之間，功能是負責引擎發(fā)出的請求，以協(xié)調(diào)下載組件工作。

1.2.7 spider middlewares

負責處理爬蟲數(shù)據(jù)的輸入和輸出，主要是為了提高爬蟲質(zhì)量，可以同時使用不同功能的下載中間件。

2 HDFS存儲模塊

HDFS 采用典型的主從式（master-slave）設(shè)計，在該設(shè)計中主要包含兩種節(jié)點：主節(jié)點（NameNode）和數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）。主節(jié)點負責管理整個文件系統(tǒng)的命名空間；另外一種 DataNode是從節(jié)點，為數(shù)據(jù)提供真實的存儲、管理服務(wù)。DataNode 最基本的存儲單位是 Block，文件大于 Block 時會被劃分為多個 Block 存儲在不同的數(shù)據(jù)節(jié)點，其元數(shù)據(jù)存儲在NameNode中，全局調(diào)度數(shù)據(jù)塊的讀寫操作，主要用于定位block與DadaNode之間的對應(yīng)關(guān)系。用戶如果操作 HDFS 文件時，需要先訪問 NameNode 節(jié)點，讀取元數(shù)據(jù)（metaData）信息，得到存儲位置后再訪問 DateNode 。其架構(gòu)如圖2所示。

經(jīng)Scrapy采集到的數(shù)據(jù)需要持久化到hdfs中，python語言來訪問Hadoop HDFS時，需要引入pyhdfs庫，通過pyhdfs提供的API接口實現(xiàn)對hdfs的操作。HdfsClient這個類可以連接HDFS的NameNode，用來讀、些、查詢HDFS上的文件。代碼示例：

Client=pyhdfs.HdfsClient(hosts="192.168.1.108,9000",user_name="hadoop")

從本地上傳文件至集群

client.copy_from_local("D:/test.csv","/user/hadoop/test.csv")

打開一個遠程節(jié)點上的文件，返回一個HttpResponse對象

HttpResponse response = client.open("/user/hadoop/test.csv")

3 結(jié)語

在房地產(chǎn)市場領(lǐng)域，浩瀚的網(wǎng)絡(luò)資源已經(jīng)呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的特點，傳統(tǒng)的信息處理技術(shù)已經(jīng)無法適應(yīng)需求。針對無法進行有效數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)狀，本文研究利用Scrapy網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架和HDFS 分布式文件系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)的采集和存儲。HDFS 能為不斷增長的數(shù)據(jù)提供高度的容錯、高吞吐量和分布式儲存服務(wù)。通過提升大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在房地產(chǎn)行業(yè)中的應(yīng)用水平，充分利用 Hadoop 平臺的優(yōu)勢，轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)存儲方式和計算模式，加強數(shù)據(jù)的分析和挖掘，提高政府及有關(guān)部門對房地產(chǎn)市場分析的廣度和深度，更好的為政府決策、行業(yè)管理提供決策依據(jù)是下一步的主要研究工作。