Hadoop MapReduce概述 Hadoop MapReduce是一个编程模型，用于处理和生成大数据集。它由Map和Reduce两个主要阶段组成。Map阶段负责处理输入数据，并将结果输出为键值对；Reduce阶段则对Map阶段的输出进行汇总和合并，生成最终结果。 为什么选择Hadoop MapReduce进行数据爬取
- 大规模数据处理能力：Hadoop MapReduce能够处理PB级别的数据，适合大规模数据爬取。
- 高容错性：Hadoop的设计允许单个节点失败而不影响整个计算任务。
- 易扩展性：Hadoop可以在廉价的硬件集群上运行，并且易于扩展。
- 灵活性：MapReduce模型允许开发者自定义Map和Reduce函数，以适应不同的数据处理需求。 实现大规模数据爬取的步骤
- 环境准备 在开始之前，确保你的Hadoop环境已经搭建好，包括HDFS、YARN和MapReduce。此外，还需要安装Java开发环境，因为Hadoop的API是基于Java的。
- 定义爬取任务 确定你要爬取的数据类型和来源。例如，你可能需要爬取特定领域的新闻网站或者社交媒体上的数据。
- 编写MapReduce代码
以下是一个简单的Hadoop MapReduce程序，用于爬取网页数据并提取URL，并在代码中加入代理信息。
import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.util.StringTokenizer; 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;
public class WebCrawler {
public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
@Override
protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
super.setup(context);
// 设置代理
Configuration conf = context.getConfiguration();
conf.set("http.proxyHost", "www.16yun.cn");
conf.set("http.proxyPort", "5445");
conf.set("http.proxyUser", "16QMSOML");
conf.set("http.proxyPassword", "280651");
}
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
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) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "web crawler"); job.setJarByClass(WebCrawler.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }
4. 配置Hadoop Job
在上述代码中，我们配置了Hadoop Job，包括设置Mapper和Reducer类，以及输入输出路径。同时，我们在Mapper的setup方法中设置了代理信息，以便在爬取过程中使用代理服务器。
5. 运行MapReduce任务
将编译好的Jar包提交到Hadoop集群上运行。可以通过Hadoop的命令行工具或者使用Hadoop的API来提交任务。
6. 分析结果
MapReduce任务完成后，可以在HDFS上查看输出结果。根据业务需求，对结果进行进一步的分析和处理。
常见问题与解决方案
数据倾斜：在大规模数据爬取中，可能会遇到数据倾斜问题，导致某些节点负载过高。可以通过优化Map和Reduce函数，或者使用Hadoop的分区技术来解决。
网络延迟：爬取数据时可能会遇到网络延迟问题，影响爬取效率。可以通过并行爬取和设置合理的超时时间来缓解。
反爬虫机制：许多网站有反爬虫机制，可以通过设置合理的User-Agent、使用代理服务器或者动态IP等方法来规避。
结论
使用Hadoop MapReduce进行大规模数据爬取是一种高效的方法。它不仅可以处理海量数据，而且具有良好的扩展性和容错性。通过本文的介绍和代码示例，读者应该能够理解如何使用Hadoop MapReduce进行数据爬取，并能够根据实际需求进行调整和优化。随着技术的不断发展，我们期待Hadoop MapReduce在未来的数据爬取任务中发挥更大的作用。
