nutch和elasticsearch的区别

       ç½‘络爬虫架构在Nutch+Hadoop之上，是一个典型的分布式离线批量处理架构，有非常优异的吞吐量和抓取性能并提供了大量的配置定制选项。由于网络爬虫只负责网络资源的抓取，所以，需要一个分布式搜索引擎，用来对网络爬虫抓取到的网络资源进行实时的索引和搜索。

       æœ 索引擎架构在ElasticSearch之上，是一个典型的分布式在线实时交互查询架构，无单点故障，高伸缩、高可用。对大量信息的索引与搜索都可以在近 乎实时的情况下完成，能够快速实时搜索数十亿的文件以及PB级的数据，同时提供了全方面的选项，可以对该引擎的几乎每个方面进行定制。支持RESTful 的API，可以使用JSON通过HTTP调用它的各种功能，包括搜索、分析与监控。此外，还为Java、PHP、Perl、Python以及Ruby等各 种语言提供了原生的客户端类库。

       ç½‘络爬虫通过将抓取到的数据进行结构化提取之后提交给搜索引擎进行索引，以供查询分析使用。由于搜索引擎的设计目标在于近乎实时的复杂的交互式查询，所以搜索引擎并不保存索引网页的原始内容，因此，需要一个近乎实时的分布式数据库来存储网页的原始内容。

       åˆ†å¸ƒå¼æ•°æ®åº“架构在Hbase+Hadoop之上，是一个典型的分布式在线实时随机读写架构。极强的水平伸缩性，支持数十亿的行和数百万的列，能够对网络爬虫提交的数据进行实时写入，并能配合搜索引擎，根据搜索结果实时获取数据。

       ç½‘ 络爬虫、分布式数据库、搜索引擎均运行在普通商业硬件构成的集群上。集群采用分布式架构，能扩展到成千上万台机器，具有容错机制，部分机器节点发生故障不 会造成数据丢失也不会导致计算任务失败。不但高可用，当节点发生故障时能迅速进行故障转移，而且高伸缩，只需要简单地增加机器就能水平线性伸缩、提升数据 存储容量和计算速度。

       ç½‘络爬虫、分布式数据库、搜索引擎之间的关系：

       1、网络爬虫将抓取到的HTML页面解析完成之后，把解析出的数据加入缓冲区队列，由其他两个线程负责处理数据，一个线程负责将数据保存到分布式数据库，一个线程负责将数据提交到搜索引擎进行索引。

       2、搜索引擎处理用户的搜索条件，并将搜索结果返回给用户，如果用户查看网页快照，则从分布式数据库中获取网页的原始内容。

       æ•´ä½“架构如下图所示：

       çˆ¬è™«é›†ç¾¤ã€åˆ†å¸ƒå¼æ•°æ®åº“集群、搜索引擎集群在物理部署上，可以部署到同一个硬件集群上，也可以分开部署，形成1-3个硬件集群。

       ç½‘络爬虫集群有一个专门的网络爬虫配置管理系统来负责爬虫的配置和管理，如下图所示：

       æœ 索引擎通过分片（shard）和副本（replica）实现了高性能、高伸缩和高可用。分片技术为大规模并行索引和搜索提供了支持，极大地提高了索引和搜 索的性能，极大地提高了水平扩展能力；副本技术为数据提供冗余，部分机器故障不影响系统的正常使用，保证了系统的持续高可用。

       æœ‰2个分片和3份副本的索引结构如下所示：

       ä¸€ä¸ªå®Œæ•´çš„索引被切分为0和1两个独立部分，每一部分都有2个副本，即下面的灰色部分。

       åœ¨ 生产环境中，随着数据规模的增大，只需简单地增加硬件机器节点即可，搜索引擎会自动地调整分片数以适应硬件的增加，当部分节点退役的时候，搜索引擎也会自 动调整分片数以适应硬件的减少，同时可以根据硬件的可靠性水平及存储容量的变化随时更改副本数，这一切都是动态的，不需要重启集群，这也是高可用的重要保 障。

nutch和lucene的区别

       Lucene其实是一个提供全文文本搜索的函数库，它不是一个应用软件。它提供很多API函数让你可以运用到各种实际应用程序中。现在，它已经成为Apache的一个项目并被广泛应用着。

       Nutch是一个建立在Lucene核心之上的Web搜索的实现，它是一个真正的应用程序。也就是说，你可以直接下载下来拿过来用。它在Lucene的基础上加了网络爬虫和一些和Web相关的东东。其目的就是想从一个简单的站内索引和搜索推广到全球网络的搜索上，就像Google和Yahoo一样。当然，和那些巨人竞争，你得动一些脑筋，想一些办法。我们已经测试过M的网页，并且它的设计用在超过1B的网页上应该没有问题。当然，让它运行在一台机器上，搜索一些服务器，也运行的很好。

        总的来说，我认为LUCENE会应用在本地服务器的网站内部搜索，而Nutch则扩展到整个网络、Internet的检索。当然LUCENE加上爬虫程序等就会成为Nutch，这样理解应该没错吧。

爬虫与反爬虫技术简介

       互联网的大数据时代，网络爬虫成为重要行业。虫源其自动抓取网页数据信息，教程是爬爬虫搜索引擎核心，助力数据分析，虫源减少成本，教程月月西游源码提高业务效率。爬爬虫

       本文从爬虫与反爬虫角度，虫源阐述高效获取公开数据的教程方法，并介绍反爬虫技术，爬爬虫为服务器负载管理提供建议。虫源

       爬虫程序，教程按照规则自动抓取万维网信息，爬爬虫分为通用与聚焦类型。虫源通用爬虫广泛抓取网页，教程聚焦爬虫精确定位内容。编写爬虫程序需了解框架，如Nutch、Pyspider、Scrapy，以实现不同项目需求。

       常用爬虫框架包括Nutch、Pyspider与Scrapy，其中Pyspider操作更友好，但功能不如Scrapy全面。爬虫实现步骤包括框架选择、代码编写与数据提取，以应用市场榜单为例，通过正则表达式获取所需信息。

       反爬虫手段包括文本混淆、动态渲染、phpsystem函数源码验证码校验、请求签名、风控、JS混淆与蜜罐技术，用于限制爬虫访问与资源获取。CSS偏移反爬虫通过CSS样式乱序文字，伪装替代文本，自定义字体隐藏内容，提高数据安全性。

       页面动态渲染通过前端完成HTML拼接，增加爬取难度。验证码反爬虫通过图像识别验证人类操作，防止自动化爬取。请求签名验证服务器数据安全，避免数据篡改与伪造。

       蜜罐反爬虫技术隐藏用于检测爬虫的链接，正常用户无法访问，而爬虫程序可能将链接放入待爬队列，通过此特点区分用户与爬虫。

       针对反爬虫技术，存在反反爬策略，如CSS偏移反反爬、自定义字体反反爬、页面动态渲染反反爬与验证码破解方法。CSS偏移反反爬通过分析CSS样式规则，计算并获取隐藏数据。自定义字体反反爬通过提取字体文件映射关系，获取真实内容。页面动态渲染反反爬通过分析渲染逻辑，模拟用户行为获取数据。麒麟子源码验证码破解通过识别模型识别缺口位置，模拟真实操作。

       总结而言，爬虫技术与反爬虫技术在互联网安全领域扮演重要角色。遵循合法合规原则，合理使用爬虫技术，同时通过反爬虫策略确保服务器负载与用户体验。

nutch爬虫

       Crawler在工作流程和数据文件格式方面至关重要。涉及的数据文件主要有三类：web database、一系列的segment以及index。这些文件存储在爬行结果目录下的db子文件夹中，包括webdb子文件夹、segments文件夹和index文件夹。接下来，我们将深入探讨这三类文件分别存储的信息。

       在一次爬行过程中，会生成大量的segments。每个segment记录了爬虫在独立抓取循环中抓取的网页及其索引信息。Crawler在爬行时根据WebDB中的链接关系和特定策略生成抓取循环所需的fetchlist，Fetcher随后通过fetchlist中的URLs抓取网页并索引，将其保存在segment中。然而，segment是有时间限制的。一旦网页被Crawler重新抓取，先前的segment将不再有效。因此，存储时segment文件夹按产生时间命名，方便我们删除作废的segments，以节省存储空间。

       index文件包含了Crawler抓取的电脑按键源码所有网页的索引信息。它是通过合并所有单独segment中的索引得到的。Nutch利用Lucene技术进行索引处理，因此在Lucene中对索引进行操作的接口同样适用于Nutch中的index操作。值得注意的是，Lucene中的segment和Nutch中的存在差异。在Lucene中，segment是索引的一部分，而在Nutch中，segment仅包含WebDB中各个部分网页的内容及其索引。最终生成的index与这些segment已经无关。

       web database，又称为WebDB，存储了爬虫抓取网页之间的链接结构信息，仅在Crawler的工作中使用，与Searcher的工作无关。WebDB包含两种实体信息：page和link。page实体通过描述网页的特征信息来表征实际的网页，涵盖了网页URL和内容MD5的索引方法。page实体描述的信息包括网页内的链接数量、抓取时间等抓取信息和对网页的重要度评分。link实体则描述了page实体之间的链接关系。WebDB构建了一个所抓取网页的链接结构图，其中page实体作为图的节点，link实体表示图的边。

干货 | 款开源爬虫软件工具（收藏）

       本文对较为知名及常见的开源爬虫软件进行梳理，按开发语言进行汇总。以下是部分Java爬虫：

       1. Arachnid：一个基于Java的web spider框架，包含一个小型HTML解析器。通过实现Arachnid的子类开发简单的Web spiders，并在解析网页后增加自定义逻辑。碧玉刀源码下载包中包含两个spider应用程序例子。特点：微型爬虫框架，含有一个小型HTML解析器；许可证：GPL。

       2. crawlzilla：一个轻松建立搜索引擎的自由软件，拥有中文分词能力，让你的搜索更精准。由nutch专案为核心，并整合更多相关套件，提供安装与管理UI，让使用者更方便上手。特点：安装简易，拥有中文分词功能；授权协议： Apache License 2；开发语言： Java。

       3. Ex-Crawler：一个网页爬虫，采用Java开发，项目分成两部分，一个守护进程和一个灵活可配置的Web爬虫，使用数据库存储网页信息。特点：由守护进程执行，使用数据库存储网页信息；授权协议： GPLv3；开发语言： Java。

       4. Heritrix：一个由Java开发的开源网络爬虫，能够从网上抓取想要的资源，具有良好的可扩展性。特点：严格遵照robots文件的排除指示和META robots标签；代码托管： github.com/internetarch...；授权协议： Apache。

       以下是部分JavaScript SHELL爬虫：

       5. heyDr：一款基于java的轻量级开源多线程垂直检索爬虫框架，遵循GNU GPL V3协议，用于构建垂直搜索引擎前期的数据准备。

       以下是部分Python爬虫：

       6. QuickRecon：一个简单的信息收集工具，帮助查找子域名名称、执行zone transfer、收集电子邮件地址和使用microformats寻找人际关系。特点：具有查找子域名名称、收集电子邮件地址并寻找人际关系等功能；授权协议： GPLv3。

       7. PyRailgun：一个简单易用的抓取工具，支持抓取javascript渲染的页面，具有高效、简洁、轻量的网页抓取框架。特点：简洁、轻量、高效的网页抓取框架；授权协议： MIT。

       以下是部分C++爬虫：

       8. hispider：一个快速且高性能的爬虫系统框架，支持多机分布式下载和网站定向下载，仅提供URL提取、去重、异步DNS解析等基础功能。

       9. larbin：一个高性能的爬虫软件，负责抓取网页，不负责解析。特点：高性能的爬虫软件，只负责抓取不负责解析；授权协议： GPL。

       以下是部分C#爬虫：

       . NWebCrawler：一款开源、C#开发的网络爬虫程序，具有可配置的线程数、等待时间、连接超时、允许MIME类型和优先级等功能。特点：统计信息、执行过程可视化；授权协议： GPLv2。

       以下是部分PHP爬虫：

       . OpenWebSpider：一个开源多线程Web Spider，包含许多有趣功能的搜索引擎。特点：开源多线程网络爬虫，有许多有趣的功能。

       以下是部分Ruby爬虫：

       . Spidr：一个Ruby的网页爬虫库，可以将整个网站、多个网站或某个链接完全抓取到本地。

分布式爬虫为什么不建议用nutch?

       网络爬虫有多种实现方式，包括原始的 HTTP 协议和浏览器自动化工具。现代网页复杂且频繁变动，建议使用浏览器自动化工具如 Selenium、Playwright、Puppeteer 等，这些工具提供了编程驱动真实浏览器的能力，使程序能够像真人一样访问网页和采集数据。然而，使用传统的数据采集工具如 Requests、Scrapy、Nutch 等已不适应当前网页环境，它们面临着多种挑战：

       1. **反爬机制**：主流网站广泛应用了反爬技术，如Cookie跟踪、IP限制、访问频率控制、访问轨迹监控以及CSS混淆等，使得仅依赖HTTP协议的爬虫面临巨大挑战。

       2. **爬虫对抗**：采用动态自定义字体等技术，可以彻底阻断HTTP抓包方式的采集，使得简单的爬虫工具难以应对。

       3. **浏览器自动化工具限制**：虽然浏览器自动化工具能够模拟真实浏览器访问网页，但使用如Selenium、Playwright、Puppeteer等工具采集数据时，网站仍可能检测并屏蔽这些操作。

       4. **工具性能**：传统的工具如Requests、Scrapy等，虽然在数据采集中有一定效率，但无法适应现代网页复杂性和动态性，且在面对反爬机制时，可能陷入无休止的对抗。

       面对这些挑战，现代数据采集趋势倾向于使用具备高性能的分布式RPA（机器人流程自动化）工具，结合人工智能和机器学习技术，以AI agent（智能代理）的形式实现自动化数据采集。AI agent能够完全模拟人类操作浏览器，执行交互动作，完整准确地采集数据。

       商用级数据采集项目需求高，需要考虑数据质量、性能和成本。AI + RPA 的方案能够有效解决这些问题，如PulsarRPA等工具提供了高性能分布式RPA功能，支持无监督和监督学习技术提取数据，无需人工干预，可以自动处理复杂网页结构，完整精确地采集数据。AI 爬虫作为一组AI智能体，能够像真人一样冲浪、阅读网页、自动分析网页输出结构化数据或知识图谱，支持多种业务场景。

       AI 爬虫使用无监督学习数据提取技术，可以自动识别网页中的所有字段，输出结构化数据。对于需要进一步提高数据质量的项目，可以使用监督学习技术进行数据提取。这些技术不仅提升了数据提取的效率和准确率，降低了人员技能要求，而且减少了数据提取规则的维护工作。

       未来，PulsarRPA将引入大语言模型，优化整个数据采集、RPA操作、数据标注、数据导出等流程的用户体验。此外，许多数据采集项目可以开始从一行代码或简单的代码片段开始，通过Kotlin、Java等语言实现，甚至对于最复杂的数据采集项目，也可以利用RPA模式进行构建。

       最后，机器学习方法如无监督学习和X-SQL等，可以解决网页数据抽取难题。通过结合机器学习技术，可以大幅度提升数据抽取效率，降低人工干预，同时确保数据准确性和完整性。

nutch简介

       Nutch是一个开源的Java实现搜索引擎，提供运行自定义搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬虫。

       尽管Web搜索是浏览互联网的基本需求，但现存的搜索引擎数量正在减少，这可能会导致一个公司垄断几乎所有的Web搜索，为自身谋取商业利益。这显然不利于广大互联网用户。

       Nutch为我们提供了一个不同的选择。与商用搜索引擎相比，Nutch作为开源搜索引擎更透明，更值得信赖。目前，所有主要的搜索引擎都采用私有的排序算法，而不解释为何一个网页会排在一个特定的位置。此外，一些搜索引擎根据网站所支付的费用而非其本身的价值进行排序。与它们不同，Nutch没有任何需要隐藏的内容，也没有动机扭曲搜索结果。Nutch致力于提供最佳的搜索结果。

       Nutch致力于使每个人都能轻松、经济地配置世界一流的Web搜索引擎。为了实现这一宏伟目标，Nutch的最新版本为2.1。