为Heritrix定制自己的QueueAssignmentPolicy

本文介绍如何自定义Heritrix的队列分配策略,以提高网页抓取效率。通过实现ELFHashQueueAssignmentPolicy策略,可以有效避免单一队列过长的问题,并提供配置步骤。

Heritrix使用了Berkeley DB来构建链接队列。这些队列被置放于BdbMultipleWorkQueues中时,总是先给予一个Key,然后将那些Key值相同的链接放在一起, 成为一个队列,也就是一个Queue。在Heritrix中,为每个队列赋上Key值的策略,也就是它的queue-assignment-policy。

 

Heritrix默认使用的queue-assignment-policy是HostnameQueueAssignmentPolicy,一个继承于QueueAssignmentPolicy抽象类的队列分配策略。顾名思义,它是以链接的Host名称为Key值来解决这个问题的。换句话也就是说,相同Host名称的所有URL都会被置放于同一个队列中间。

 

HostnameQueueAssignmentPolicy有一个问题,就是它对于某个单独网站的网页抓取,会造成有一个队列的长度非常长,而其它队列则几乎都处于空闲的情况,这使得在多线程抓取的情况下,效率得不到提高。

 

为了解决这个问题,我们可以定制自己的QueueAssignmentPolicy。下面以ELFHash的哈希散列算法定制一个名为ELFHashQueueAssignmentPolicy的队列分配策略,它也是继承于QueueAssignmentPolicy的

package my;

import org.archive.crawler.datamodel.CandidateURI;
import org.archive.crawler.framework.CrawlController;
import org.archive.crawler.frontier.QueueAssignmentPolicy;

public class ELFHashQueueAssignmentPolicy extends QueueAssignmentPolicy {

    @Override
    public String getClassKey(CrawlController controller, CandidateURI cauri) {
        return this.ELFHash(cauri.getUURI().toString(), 50) + "";
    }

    public int ELFHash(String str, int number) {
        int hash = 0;
        long x = 0l;
        char[] array = str.toCharArray();
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            hash = (hash << 4) + array[i];
            if ((x = (hash & 0xF0000000L)) != 0) {
                hash ^= (x >> 24);
                hash &= ~x;
            }
        }
        int result = (hash & 0x7FFFFFFF) % number;
        return result;
    }
}


 

接下来就是配置问题了。

第一步:org.archive.crawler.frontier.AbstractFrontier这个类下找到public AbstractFrontier(String name, String description)这个方法,在里面找到:

String queueStr = System.getProperty(AbstractFrontier.class.getName() +
                "." + ATTR_QUEUE_ASSIGNMENT_POLICY,
                HostnameQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                IPQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                BucketQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                SurtAuthorityQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                TopmostAssignedSurtQueueAssignmentPolicy.class.getName());


将我们自己写的ELFHashQueueAssignmentPolicy类添加进去,即变成:

String queueStr = System.getProperty(AbstractFrontier.class.getName() +
                "." + ATTR_QUEUE_ASSIGNMENT_POLICY,
                ELFHashQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                //HostnameQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                IPQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                BucketQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                SurtAuthorityQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                TopmostAssignedSurtQueueAssignmentPolicy.class.getName());


 

第二步:org.archive.crawler.frontier.AdaptiveRevisitFrontier下找到

protected final static String DEFAULT_QUEUE_ASSIGNMENT_POLICY = HostnameQueueAssignmentPolicy.class.getName();


将其改为:

protected final static String DEFAULT_QUEUE_ASSIGNMENT_POLICY = ELFHashQueueAssignmentPolicy.class.getName();


然后继续往后找到public AdaptiveRevisitFrontier(String name, String description) 方法,对其中的一段:

String queueStr = System.getProperty(AbstractFrontier.class.getName() +
                    "." + ATTR_QUEUE_ASSIGNMENT_POLICY,
                    HostnameQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                    IPQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                    BucketQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                    SurtAuthorityQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                    TopmostAssignedSurtQueueAssignmentPolicy.class.getName());


修改为:

String queueStr = System.getProperty(AbstractFrontier.class.getName() +
                    "." + ATTR_QUEUE_ASSIGNMENT_POLICY,
                    ELFHashQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                    //HostnameQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                    IPQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                    BucketQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                    SurtAuthorityQueueAssignmentPolicy.class.getName() + " " +
                    TopmostAssignedSurtQueueAssignmentPolicy.class.getName());


第三步:

heritrix.properties文件下找到

org.archive.crawler.frontier.AbstractFrontier.queue-assignment-policy = \
    org.archive.crawler.frontier.HostnameQueueAssignmentPolicy \
    org.archive.crawler.frontier.IPQueueAssignmentPolicy \
    org.archive.crawler.frontier.BucketQueueAssignmentPolicy \
    org.archive.crawler.frontier.SurtAuthorityQueueAssignmentPolicy \
    org.archive.crawler.frontier.TopmostAssignedSurtQueueAssignmentPolicy


将我们的ELFHashQueueAssignmentPolicy类添加进去,即变成这样:

org.archive.crawler.frontier.AbstractFrontier.queue-assignment-policy = \
    my.ELFHashQueueAssignmentPolicy \
    org.archive.crawler.frontier.IPQueueAssignmentPolicy \
    org.archive.crawler.frontier.BucketQueueAssignmentPolicy \
    org.archive.crawler.frontier.SurtAuthorityQueueAssignmentPolicy \
    org.archive.crawler.frontier.TopmostAssignedSurtQueueAssignmentPolicy


 

这样,当我们使用Heritrix抓取网页的时候,Heritrix就变成默认使用ELFHashQueueAssignmentPolicy来分配连接队列了。经过验证,爬取的效率的确能得到了很大的提高。

 

最后,不得不提的是,通过以上修改,有时还是会出问题,表现在是整个Job已经完成了,但只爬到几KB的样子,而mirror目录根本没有生成出来。上网搜了一下,有网游这样建议:

--------------------引用部分-------------------------
(1) 配置下在Setting里的frontier项中的max retries,改成100(有可能是入口过少)
(2) 将url地址改成ip地址(看过log,有时候会有很多404error,那我直接换成ip地址试下,果然好使,哈哈)

--------------------引用部分------------------------

 

希望哪位大虾知道原因能告诉我一声,呵呵。。。

转载于:https://my.oschina.net/ruanjun/blog/1488954

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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