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文檔簡介
1、網(wǎng)絡爬蟲基本原理 網(wǎng)絡爬蟲是捜索引擎抓取系統(tǒng)的重要組成部分。爬蟲的主要目的是將互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁下載到本地形成一個或聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的鏡像備份。這篇博客主要對爬蟲以及抓取系統(tǒng)進行一個簡單的概述。一、網(wǎng)絡爬蟲的基本結(jié)構(gòu)及工作流程 一個通用的網(wǎng)絡爬蟲的框架如圖所示: 網(wǎng)絡爬蟲的基本工作流程如下: 1.首先選取一部分精心挑選的種子URL; 2.將這些URL放入待抓取URL隊列; 3.從待抓取URL隊列中取出待抓取在URL,解析DNS,
2、并且得到主機的ip,并將URL對應的網(wǎng)頁下載下來,存儲進已下載網(wǎng)頁庫中。此外,將這些URL放進已抓取URL隊列。 4.分析已抓取URL隊列中的URL,分析其中的其他URL,并且將URL放入待抓取URL隊列,從而進入下一個循環(huán)。二、從爬蟲的角度對互聯(lián)網(wǎng)進行劃分 對應的,可以將互聯(lián)網(wǎng)的所有頁面分為五個部分: 1.已下載未過期網(wǎng)頁 2.已下載已過期網(wǎng)頁:抓取到的網(wǎng)頁實際上是互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的一個鏡像與備份,互聯(lián)網(wǎng)是動態(tài)變化的,一部分互聯(lián)網(wǎng)上的內(nèi)容已經(jīng)發(fā)生了變化,這
3、時,這部分抓取到的網(wǎng)頁就已經(jīng)過期了。 3.待下載網(wǎng)頁:也就是待抓取URL隊列中的那些頁面 4.可知網(wǎng)頁:還沒有抓取下來,也沒有在待抓取URL隊列中,但是可以通過對已抓取頁面或者待抓取URL對應頁面進行分析獲取到的URL,認為是可知網(wǎng)頁。 5.還有一部分網(wǎng)頁,爬蟲是無法直接抓取下載的。稱為不可知網(wǎng)頁。三、抓取策略 在爬蟲系統(tǒng)中,待抓取URL隊列是很重要的一部分。待抓取URL隊列中的URL以什么樣的順序排列也是一個很重要的問題,因為這涉及到先抓取那個頁面,
4、后抓取哪個頁面。而決定這些URL排列順序的方法,叫做抓取策略。下面重點介紹幾種常見的抓取策略: 1.深度優(yōu)先遍歷策略深度優(yōu)先遍歷策略是指網(wǎng)絡爬蟲會從起始頁開始,一個鏈接一個鏈接跟蹤下去,處理完這條線路之后再轉(zhuǎn)入下一個起始頁,繼續(xù)跟蹤鏈接。我們以下面的圖為例: 遍歷的路徑:A-F-G E-H-I B C D 2.寬度優(yōu)先遍歷策略 寬度優(yōu)先遍歷策略的基本思路是,將新下載網(wǎng)頁中發(fā)現(xiàn)的鏈接直接插入待抓取URL隊列的末尾。也就是指網(wǎng)絡爬蟲會先抓取起始
5、網(wǎng)頁中鏈接的所有網(wǎng)頁,然后再選擇其中的一個鏈接網(wǎng)頁,繼續(xù)抓取在此網(wǎng)頁中鏈接的所有網(wǎng)頁。還是以上面的圖為例: 遍歷路徑:A-B-C-D-E-F G H I 3.反向鏈接數(shù)策略 反向鏈接數(shù)是指一個網(wǎng)頁被其他網(wǎng)頁鏈接指向的數(shù)量。反向鏈接數(shù)表示的是一個網(wǎng)頁的內(nèi)容受到其他人的推薦的程度。因此,很多時候搜索引擎的抓取系統(tǒng)會使用這個指標來評價網(wǎng)頁的重要程度,從而決定不同網(wǎng)頁的抓取先后順序。 在真實的網(wǎng)絡環(huán)境中,由于廣告鏈接、作弊鏈接的存在,反向鏈接數(shù)不能完全等他我那
6、個也的重要程度。因此,搜索引擎往往考慮一些可靠的反向鏈接數(shù)。 4.Partial PageRank策略 Partial PageRank算法借鑒了PageRank算法的思想:對于已經(jīng)下載的網(wǎng)頁,連同待抓取URL隊列中的URL,形成網(wǎng)頁集合,計算每個頁面的PageRank值,計算完之后,將待抓取URL隊列中的URL按照PageRank值的大小排列,并按照該順序抓取頁面。 如果每次抓取一個頁面,就重新計算PageRank值,一種折中方案是:每抓取K個頁面后,重新計算一次PageRank值。但
7、是這種情況還會有一個問題:對于已經(jīng)下載下來的頁面中分析出的鏈接,也就是我們之前提到的未知網(wǎng)頁那一部分,暫時是沒有PageRank值的。為了解決這個問題,會給這些頁面一個臨時的PageRank值:將這個網(wǎng)頁所有入鏈傳遞進來的PageRank值進行匯總,這樣就形成了該未知頁面的PageRank值,從而參與排序。下面舉例說明: 5.OPIC策略策略 該算法實際上也是對頁面進行一個重要性打分。在算法開始前,給所有頁面一個相同的初始現(xiàn)金(cash)。當下載了某個頁面P之后,將P的現(xiàn)金分攤給所有從P中分析出的鏈接,并且將P的現(xiàn)金清空。
8、對于待抓取URL隊列中的所有頁面按照現(xiàn)金數(shù)進行排序。 6.大站優(yōu)先策略 對于待抓取URL隊列中的所有網(wǎng)頁,根據(jù)所屬的網(wǎng)站進行分類。對于待下載頁面數(shù)多的網(wǎng)站,優(yōu)先下載。這個策略也因此叫做大站優(yōu)先策略。 四、更新策略 互聯(lián)網(wǎng)是實時變化的,具有很強的動態(tài)性。網(wǎng)頁更新策略主要是決定何時更新之前已經(jīng)下載過的頁面。常見的更新策略又以下三種: 1.歷史參考策略 顧名思義,根據(jù)頁面以往的歷史更新數(shù)據(jù),預測該頁面未來何時會發(fā)生變化。一般來說,是通過泊松過
9、程進行建模進行預測。 2.用戶體驗策略 盡管搜索引擎針對于某個查詢條件能夠返回數(shù)量巨大的結(jié)果,但是用戶往往只關(guān)注前幾頁結(jié)果。因此,抓取系統(tǒng)可以優(yōu)先更新那些現(xiàn)實在查詢結(jié)果前幾頁中的網(wǎng)頁,而后再更新那些后面的網(wǎng)頁。這種更新策略也是需要用到歷史信息的。用戶體驗策略保留網(wǎng)頁的多個歷史版本,并且根據(jù)過去每次內(nèi)容變化對搜索質(zhì)量的影響,得出一個平均值,用這個值作為決定何時重新抓取的依據(jù)。 3.聚類抽樣策略 前面提到的兩種更新策略都有一個前提:需要網(wǎng)頁的歷史信息。這樣
10、就存在兩個問題:第一,系統(tǒng)要是為每個系統(tǒng)保存多個版本的歷史信息,無疑增加了很多的系統(tǒng)負擔;第二,要是新的網(wǎng)頁完全沒有歷史信息,就無法確定更新策略。 這種策略認為,網(wǎng)頁具有很多屬性,類似屬性的網(wǎng)頁,可以認為其更新頻率也是類似的。要計算某一個類別網(wǎng)頁的更新頻率,只需要對這一類網(wǎng)頁抽樣,以他們的更新周期作為整個類別的更新周期?;舅悸啡鐖D: 五、分布式抓取系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 一般來說,抓取系統(tǒng)需要面對的是整個互聯(lián)網(wǎng)上數(shù)以億計的網(wǎng)頁。單個抓取程序不可能完成這樣的任務。往往需要多個抓取程序一起來處理
11、。一般來說抓取系統(tǒng)往往是一個分布式的三層結(jié)構(gòu)。如圖所示: 最下一層是分布在不同地理位置的數(shù)據(jù)中心,在每個數(shù)據(jù)中心里有若干臺抓取服務器,而每臺抓取服務器上可能部署了若干套爬蟲程序。這就構(gòu)成了一個基本的分布式抓取系統(tǒng)。 對于一個數(shù)據(jù)中心內(nèi)的不同抓去服務器,協(xié)同工作的方式有幾種: 1.主從式(Master-Slave) 主從式基本結(jié)構(gòu)如圖所示: 對于主從式而言,有一臺專門的Master服務器來維護待抓取URL隊列,它負責每次將URL分發(fā)到不同的Slave服務器,而Slav
12、e服務器則負責實際的網(wǎng)頁下載工作。Master服務器除了維護待抓取URL隊列以及分發(fā)URL之外,還要負責調(diào)解各個Slave服務器的負載情況。以免某些Slave服務器過于清閑或者勞累。 這種模式下,Master往往容易成為系統(tǒng)瓶頸。 2.對等式(Peer to Peer) 對等式的基本結(jié)構(gòu)如圖所示: 在這種模式下,所有的抓取服務器在分工上沒有不同。每一臺抓取服務器都可以從待抓取在URL隊列中獲取URL,然后對該URL的主域名的hash值H,然后計算H mod m(其中m是服務器的數(shù)量,以上圖為
13、例,m為3),計算得到的數(shù)就是處理該URL的主機編號。 舉例:假設對于URL ,計算器hash值H=8,m=3,則H mod m=2,因此由編號為2的服務器進行該鏈接的抓取。假設這時候是0號服務器拿到這個URL,那么它將該URL轉(zhuǎn)給服務器2,由服務器2進行抓取。 這種模式有一個問題,當有一臺服務器死機或者添加新的服務器,那么所有URL的哈希求余的結(jié)果就都要變化。也就是說,這種方式的擴展性不佳。針對這種情況,又有一種改進方案被提出來。這種改進的方案是一致性哈希法來確定服務器分工。其基本結(jié)構(gòu)如圖所示: 一致性哈希將URL的主域名進行哈希運算,映射為一個范圍在0-232之間的某個數(shù)。而將這個范圍平均的分配給m臺服務器,根據(jù)URL
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