NUTCH主要源代码分析心得

本文详细解析了Apache Nutch爬虫系统的主要组件工作流程,包括URL注入、生成、抓取、内容解析、链接数据库更新、索引构建及去重等关键步骤。

主要类分析:
一、 org.apache.nutch.crawl.Injector: 
    1,注入url.txt
    2,url标准化
    3,拦截url,进行正则校验(regex-urlfilter.txt)
    4,对符URL标准的url进行map对构造<url, CrawlDatum>,在构造过程中给CrawlDatum初始化得分,分数可影响url host的搜索排序,和采集优先级!
    5,reduce只做一件事,判断url是不是在crawldb中已经存在,如果存在则直接读取原来CrawlDatum,如果是新host,则把相应状态存储到里边(STATUS_DB_UNFETCHED(状态意思为没有采集过))

二、org.apache.nutch.crawl.Generator: 
    1,过滤不及格url (使用url过滤插件)
    2,检测URL是否在有效更新时间里
    3,获取URL metaData,metaData记录了url上次更新时间
    4,对url进行打分
    5,将url载入相应任务组(以host为分组)
    6,计算url hash值
    7,收集url, 直至到达 topN 指定量

三、 org.apache.nutch.crawl.Fetcher: 
    1,从segment中读取<url, CrawlDatum>,将它放入相应的队列中,队列以queueId为分类,而queueId是由 协议://ip 组成,在放入队列过程中,
        如果不存在队列则创建(比如javaeye的所有地址都属于这个队列:http://221.130.184.141)  --> queues.addFetchItem(url, datum);
    2,检查机器人协议是否允许该url被爬行(robots.txt) --> protocol.getRobotRules(fit.url, fit.datum);
    3,检查url是否在有效的更新时间里 --> if (rules.getCrawlDelay() > 0) 
    4,针对不同协议采用不同的协议采用不同机器人,可以是http、ftp、file,这地方已经将内容保存下来(Content)。 --> protocol.getProtocolOutput(fit.url, fit.datum);
    5,成功取回Content后,在次对HTTP状态进行识别(如200、404)。--> case ProtocolStatus.SUCCESS: 
    6,内容成功保存,进入ProtocolStatus.SUCCESS区域,在这区域里,系统对输出内容进行构造。 --> output(fit.url, fit.datum, content, status, CrawlDatum.STATUS_FETCH_SUCCESS);
    7,在内容构造过程中,调取内容解析器插件(parseUtil),如mp3\html\pdf\word\zip\jsp\swf……。 --> this.parseUtil.parse(content); --> parsers[i].getParse(content);
    8,我们现在研究html解析,所以只简略说明HtmlParser,HtmlParser中,会解析出text,title, outlinks, metadata。  
        text:过滤所有HTML元素;title:网页标题;outlinks:url下的所有链接;metadata:这东西分别做那么几件事情 首先检测url头部的meta name="robots" 看看是否允许蜘蛛爬行,
        其次通过对meta http-equiv refresh等属性进行识别记录,看页面是否需要转向。

四、 org.apache.nutch.parse.ParseSegment: 
    1,这个类逻辑就相对简单很多了哦,它对我们也是很有价值的,它只做一件事情,就是对爬行下来的Content(原始HTML)进行解析,具体解析通过插件来实现。
        比如我们要做的数据分析、数据统计都可以在这进行实现。
    2,执行完成后,输出三个Map对<url,ParseText>解析内容、<url,ParseData>包含所有链接的分析后的结果 、<url,CrawlDatum>outlinks

五、org.apache.nutch.crawl.CrawlDb: 
    主要根据crawld_fatch输出更新crawldb。
    1,map对crawld_fatch、crawldb地址进行标准化(nomalizer)和拦截操作(filte);
    2,reduce在对两crawld_fatch和crawldb进行合并更新。

六、org.apache.nutch.crawl.LinkDb: 
    这个类的作用是管理新转化进来的链接映射,并列出每个url的外部链接(incoming links)。
    1,先是对每一个url取出它的outLinks,作map操作把这个url作为每个outLinks的incoming link,
    2,在reduce里把根据每个key来把一个url的所有incoming link都加到inlinks里。
    3,这样就把每个url的外部链接统计出来了,注意,系统对只对外部链接进行统计,什么叫外部链接呢,就是只对不同host进行统计,
        记住javaeye.com和biaowen.javaeye.com是两个不同的host哦。 --> boolean ignoreInternalLinks = true;
    4,然后一步是对这些新加进来的链接进行合并。

七、 org.apache.nutch.crawl.Indexer: 
    这个类的任务是另一方面的工作了,它是基于hadoop和lucene的分布式索引。它就是为前面爬虫抓取回来的数据进行索引好让用户可以搜索到这些数据。
    这里的输入就比较多了,有segments下的fetch_dir,parseData和parseText,还有crawldb下的 current_dir和linkdb下的current_dir。
    1,在这个类里,map将所有输入都装载到一个容器里边,
    2,再到reduce进行分类处理,
    3,实现拦截 --> this.filters.filter(doc, parse, key, fetchDatum, inlinks);
    4,打分 --> this.scfilters.indexerScore(key, doc, dbDatum,fetchDatum, parse, inlinks, boost);
    5,当然要把这些数据体组合成一个 lucene的document让它索引了。
    6,在reduce里组装好后收集时是<url,doc>,最后在输出的OutputFormat类里进行真正的索引。
        doc里有如下几个field
            content(正文)
            site    (所属主地址
            title    (标题)
            host    (host)
            segement    (属于哪个segement)
            digest    (MD5码,去重时候用到)
            tstamp    (时间戳)
            url    (当前URL地址)
            载了一个例子:
                doc = 
                    {content=[biaowen - JavaEye技术网站 首页 新闻 论坛 博客 招聘 更多 ▼ 问答 ………………(内容省略)………… biaowen 永NF/ICP备05023328号], 
                    site=[biaowen.javaeye.com], 
                    title=[biaowen - JavaEye技术网站], 
                    host=[biaowen.javaeye.com], 
                    segment=[20090725083125], 
                    digest=[063ba8430fa84e614ce71276e176f4ce], 
                    tstamp=[20090725003318265], 
                    url=[http://biaowen.javaeye.com/]}

八、 org.apache.nutch.crawl.DeleteDuplicates: 
    这个类的作用就是这它的名字所写的意思--去重。
    前面索引后(当然不是一次时的情况)会有重复,所以要去重。为什么呢,在一次索引时是不重复的,可是多次抓取后就会有重复了。
    就是这个原因才要去重。当然去重的规则有两种一个是以时间为标准,一种是以内容的md5值为标准。

九、org.apache.nutch.indexer.IndexMerger: 
    这个类就相对简单了,目的将多个indexes合并为一个index,直接调用lucene方法实现!


附带些参考资料:

目录结构,参考自《Lucene+Nutch搜索引擎开发》
    一、crawldb    下载的url,以及下载日期,用来进行页面更新
    二、segements    存放抓取页面和分析结果
                        1、crawl_generate:待下载url
                        2、crawl_fetch:每个下载url的状态
                        3、content:每个下载页面的内容
                        4、parse_text:包含每个解析过的url文本内容
                        5、parse_data:每个url解析出的外部链接和元数据
                        6、crawl_parse:用来更新crawl的外部链接库
    三、linkdb    存放url的互联关系
    四、indexes:存放每次下载的独立索引目录
    五、index:符合lucene格式的索引目录,是indexes里所有index合并后的完整索引

主要类分析:
一、 org.apache.nutch.crawl.Injector: 
    1,注入url.txt
    2,url标准化
    3,拦截url,进行正则校验(regex-urlfilter.txt)
    4,对符URL标准的url进行map对构造<url, CrawlDatum>,在构造过程中给CrawlDatum初始化得分,分数可影响url host的搜索排序,和采集优先级!
    5,reduce只做一件事,判断url是不是在crawldb中已经存在,如果存在则直接读取原来CrawlDatum,如果是新host,则把相应状态存储到里边(STATUS_DB_UNFETCHED(状态意思为没有采集过))

二、org.apache.nutch.crawl.Generator: 
    1,过滤不及格url (使用url过滤插件)
    2,检测URL是否在有效更新时间里
    3,获取URL metaData,metaData记录了url上次更新时间
    4,对url进行打分
    5,将url载入相应任务组(以host为分组)
    6,计算url hash值
    7,收集url, 直至到达 topN 指定量

三、 org.apache.nutch.crawl.Fetcher: 
    1,从segment中读取<url, CrawlDatum>,将它放入相应的队列中,队列以queueId为分类,而queueId是由 协议://ip 组成,在放入队列过程中,
        如果不存在队列则创建(比如javaeye的所有地址都属于这个队列:http://221.130.184.141)  --> queues.addFetchItem(url, datum);
    2,检查机器人协议是否允许该url被爬行(robots.txt) --> protocol.getRobotRules(fit.url, fit.datum);
    3,检查url是否在有效的更新时间里 --> if (rules.getCrawlDelay() > 0) 
    4,针对不同协议采用不同的协议采用不同机器人,可以是http、ftp、file,这地方已经将内容保存下来(Content)。 --> protocol.getProtocolOutput(fit.url, fit.datum);
    5,成功取回Content后,在次对HTTP状态进行识别(如200、404)。--> case ProtocolStatus.SUCCESS: 
    6,内容成功保存,进入ProtocolStatus.SUCCESS区域,在这区域里,系统对输出内容进行构造。 --> output(fit.url, fit.datum, content, status, CrawlDatum.STATUS_FETCH_SUCCESS);
    7,在内容构造过程中,调取内容解析器插件(parseUtil),如mp3\html\pdf\word\zip\jsp\swf……。 --> this.parseUtil.parse(content); --> parsers[i].getParse(content);
    8,我们现在研究html解析,所以只简略说明HtmlParser,HtmlParser中,会解析出text,title, outlinks, metadata。  
        text:过滤所有HTML元素;title:网页标题;outlinks:url下的所有链接;metadata:这东西分别做那么几件事情 首先检测url头部的meta name="robots" 看看是否允许蜘蛛爬行,
        其次通过对meta http-equiv refresh等属性进行识别记录,看页面是否需要转向。

四、 org.apache.nutch.parse.ParseSegment: 
    1,这个类逻辑就相对简单很多了哦,它对我们也是很有价值的,它只做一件事情,就是对爬行下来的Content(原始HTML)进行解析,具体解析通过插件来实现。
        比如我们要做的数据分析、数据统计都可以在这进行实现。
    2,执行完成后,输出三个Map对<url,ParseText>解析内容、<url,ParseData>包含所有链接的分析后的结果 、<url,CrawlDatum>outlinks

五、org.apache.nutch.crawl.CrawlDb: 
    主要根据crawld_fatch输出更新crawldb。
    1,map对crawld_fatch、crawldb地址进行标准化(nomalizer)和拦截操作(filte);
    2,reduce在对两crawld_fatch和crawldb进行合并更新。

六、org.apache.nutch.crawl.LinkDb: 
    这个类的作用是管理新转化进来的链接映射,并列出每个url的外部链接(incoming links)。
    1,先是对每一个url取出它的outLinks,作map操作把这个url作为每个outLinks的incoming link,
    2,在reduce里把根据每个key来把一个url的所有incoming link都加到inlinks里。
    3,这样就把每个url的外部链接统计出来了,注意,系统对只对外部链接进行统计,什么叫外部链接呢,就是只对不同host进行统计,
        记住javaeye.com和biaowen.javaeye.com是两个不同的host哦。 --> boolean ignoreInternalLinks = true;
    4,然后一步是对这些新加进来的链接进行合并。

七、 org.apache.nutch.crawl.Indexer: 
    这个类的任务是另一方面的工作了,它是基于hadoop和lucene的分布式索引。它就是为前面爬虫抓取回来的数据进行索引好让用户可以搜索到这些数据。
    这里的输入就比较多了,有segments下的fetch_dir,parseData和parseText,还有crawldb下的 current_dir和linkdb下的current_dir。
    1,在这个类里,map将所有输入都装载到一个容器里边,
    2,再到reduce进行分类处理,
    3,实现拦截 --> this.filters.filter(doc, parse, key, fetchDatum, inlinks);
    4,打分 --> this.scfilters.indexerScore(key, doc, dbDatum,fetchDatum, parse, inlinks, boost);
    5,当然要把这些数据体组合成一个 lucene的document让它索引了。
    6,在reduce里组装好后收集时是<url,doc>,最后在输出的OutputFormat类里进行真正的索引。
        doc里有如下几个field
            content(正文)
            site    (所属主地址
            title    (标题)
            host    (host)
            segement    (属于哪个segement)
            digest    (MD5码,去重时候用到)
            tstamp    (时间戳)
            url    (当前URL地址)
            载了一个例子:
                doc = 
                    {content=[biaowen - JavaEye技术网站 首页 新闻 论坛 博客 招聘 更多 ▼ 问答 ………………(内容省略)………… biaowen 永NF/ICP备05023328号], 
                    site=[biaowen.javaeye.com], 
                    title=[biaowen - JavaEye技术网站], 
                    host=[biaowen.javaeye.com], 
                    segment=[20090725083125], 
                    digest=[063ba8430fa84e614ce71276e176f4ce], 
                    tstamp=[20090725003318265], 
                    url=[http://biaowen.javaeye.com/]}

八、 org.apache.nutch.crawl.DeleteDuplicates: 
    这个类的作用就是这它的名字所写的意思--去重。
    前面索引后(当然不是一次时的情况)会有重复,所以要去重。为什么呢,在一次索引时是不重复的,可是多次抓取后就会有重复了。
    就是这个原因才要去重。当然去重的规则有两种一个是以时间为标准,一种是以内容的md5值为标准。

九、org.apache.nutch.indexer.IndexMerger: 
    这个类就相对简单了,目的将多个indexes合并为一个index,直接调用lucene方法实现!


附带些参考资料:

目录结构,参考自《Lucene+Nutch搜索引擎开发》
    一、crawldb    下载的url,以及下载日期,用来进行页面更新
    二、segements    存放抓取页面和分析结果
                        1、crawl_generate:待下载url
                        2、crawl_fetch:每个下载url的状态
                        3、content:每个下载页面的内容
                        4、parse_text:包含每个解析过的url文本内容
                        5、parse_data:每个url解析出的外部链接和元数据
                        6、crawl_parse:用来更新crawl的外部链接库
    三、linkdb    存放url的互联关系
    四、indexes:存放每次下载的独立索引目录
    五、index:符合lucene格式的索引目录,是indexes里所有index合并后的完整索引
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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