Scrapy Cluster 项目教程

Scrapy Cluster 项目教程

scrapy-cluster This Scrapy project uses Redis and Kafka to create a distributed on demand scraping cluster. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scrapy-cluster

1. 项目介绍

Scrapy Cluster 是一个基于 Scrapy 项目的分布式抓取解决方案。它通过集成 Redis 和 Kafka，创建了一个按需分布式抓取集群。该项目的主要目标是分发种子 URL 给多个等待的蜘蛛实例，这些实例的请求通过 Redis 进行协调。任何由于边界扩展或深度遍历而触发的爬取任务也会在集群中的所有工作线程之间分配。

Scrapy Cluster 的输入和输出都是 Kafka 主题，原始 HTML 和资产的抓取结果会输出到日志中。为了便于本地开发，您可以禁用 Kafka 部分，完全通过 Redis 使用 Spider，但不建议这样做，因为这会影响爬取请求的序列化。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在启动 Scrapy Cluster 之前，请确保您的环境中已经安装了以下组件：

• Python 2.7 或 3.6
• Redis
• Zookeeper
• Kafka

2.2 启动测试环境

以下步骤将帮助您快速启动一个预配置的 Scrapy Cluster 测试环境：

1. 克隆项目

   git clone https://github.com/istresearch/scrapy-cluster.git
   cd scrapy-cluster
   

2. 构建 Docker 容器

   docker-compose up -d --build
   

3. 查看 Kafka 日志

   docker-compose exec kafka_monitor python kafkadump.py dump -t demo_crawled_firehose -ll INFO
   

4. 向 Kafka 发送请求

   在另一个终端中，使用以下命令向 Kafka 发送一个抓取请求：

   curl localhost:5343/feed -H "content-type:application/json" -d '["url": "http://dmoztools.net", "appid":"testapp", "crawlid":"abc123"]'
   

5. 验证数据

   等待几秒钟，您应该会在步骤 3 的终端中看到抓取的 JSON 数据。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

Scrapy Cluster 适用于需要大规模分布式抓取的场景，例如：

• 新闻网站抓取：抓取多个新闻网站的最新文章，并将其存储在数据库中。
• 电商价格监控：实时监控多个电商网站的价格变化，并生成价格报告。
• 社交媒体分析：抓取社交媒体平台上的用户数据，进行情感分析和趋势预测。

3.2 最佳实践

• 合理配置 Kafka 主题：根据抓取任务的不同，合理配置 Kafka 主题，以便更好地管理和监控抓取任务。
• 优化 Redis 配置：根据集群的规模和抓取任务的复杂度，优化 Redis 的配置，以提高抓取效率。
• 使用 Docker 进行部署：使用 Docker 进行部署可以简化环境配置和集群管理，确保各个组件的版本一致性。

4. 典型生态项目

Scrapy Cluster 作为一个分布式抓取解决方案，可以与其他开源项目结合使用，以构建更强大的抓取系统：

• Scrapy：Scrapy 是一个强大的 Python 抓取框架，Scrapy Cluster 基于 Scrapy 构建，提供了分布式抓取的能力。
• Kafka：Kafka 是一个分布式流处理平台，Scrapy Cluster 使用 Kafka 作为数据总线，实现抓取任务的分布式处理。
• Redis：Redis 是一个高性能的键值存储系统，Scrapy Cluster 使用 Redis 进行抓取任务的协调和管理。
• Zookeeper：Zookeeper 是一个分布式协调服务，Scrapy Cluster 使用 Zookeeper 进行 Kafka 和 Redis 的集群管理。

通过结合这些生态项目，Scrapy Cluster 可以构建一个高效、可扩展的分布式抓取系统，满足各种复杂的抓取需求。

scrapy-cluster This Scrapy project uses Redis and Kafka to create a distributed on demand scraping cluster. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scrapy-cluster