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Java网络爬虫在hadoop中的实现方法介绍

黄舟

黄舟

发布时间:2017-09-26 09:14:54

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3124人浏览过

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来源于php中文网

原创

下面小编就为大家带来一篇hadoop中实现java网络爬虫(示例讲解)。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

这一篇网络爬虫的实现就要联系上大数据了。在前两篇java实现网络爬虫和heritrix实现网络爬虫的基础上,这一次是要完整的做一次数据的收集、数据上传、数据分析、数据结果读取、数据可视化。

需要用到

Cygwin:一个在windows平台上运行的类UNIX模拟环境,直接网上搜索下载,并且安装;

Hadoop:配置Hadoop环境,实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS,用来将收集的数据直接上传保存到HDFS,然后用MapReduce分析;

立即学习Java免费学习笔记(深入)”;

Eclipse:编写代码,需要导入hadoop的jar包,以可以创建MapReduce项目;

Jsoup:html的解析jar包,结合正则表达式能更好的解析网页源码;

----->

目录:

1、配置Cygwin

2、配置Hadoop黄静

3、Eclipse开发环境搭建

4、网络数据爬取(jsoup)

-------->

1、安装配置Cygwin

从官方网站下载Cygwin 安装文件,地址:https://cygwin.com/install.html

下载运行后进入安装界面。

安装时直接从网络镜像中下载扩展包,至少需要选择ssh和ssl支持包

安装后进入cygwin控制台界面,

运行ssh-host-config命令,安装SSH

输入:no,yes,ntsec,no,no

注意:win7下需要改为yes,yes,ntsec,no,yes,输入密码并确认这个步骤

完成后会在windows操作系统中配置好一个Cygwin sshd服务,启动该服务即可。

然后要配置ssh免密码登陆

重新运行cygwin。

执行ssh localhost,会要求使用密码进行登陆。

使用ssh-keygen命令来生成一个ssh密钥,一直回车结束即可。

生成后进入.ssh目录,使用命令:cp id_rsa.pub authorized_keys 命令来配置密钥。

之后使用exit退出即可。

重新进入系统后,通过ssh localhost就可以直接进入系统,不需要再输入密码了。

2、配置Hadoop环境

修改hadoop-env.sh文件,加入JDK安装目录的JAVA_HOME位置设置。


# The java implementation to use. Required.

export JAVA_HOME=/cygdrive/c/Java/jdk1.7.0_67

如图注意:Program Files缩写为PROGRA~1

修改hdfs-site.xml,设置存放副本为1(因为配置的是伪分布式方式)

Rationale
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dfs.replication
1

注意:此图片多加了一个property,内容就是解决可能出现的权限问题!!!

HDFS:Hadoop 分布式文件系统

可以在HDFS中通过命令动态对文件或文件夹进行CRUD

注意有可能出现权限的问题,需要通过在hdfs-site.xml中配置以下内容来避免:



dfs.permissions
false

修改mapred-site.xml,设置JobTracker运行的服务器与端口号(由于当前就是运行在本机上,直接写localhost 即可,端口可以绑定任意空闲端口)




mapred.job.tracker
localhost:9001

配置core-site.xml,配置HDFS文件系统所对应的服务器与端口号(同样就在当前主机)




fs.default.name
hdfs://localhost:9000

配置好以上内容后,在Cygwin中进入hadoop目录

在bin目录下,对HDFS文件系统进行格式化(第一次使用前必须格式化),然后输入启动命令:

3、Eclipse开发环境搭建

这个在我写的博客 大数据【二】HDFS部署及文件读写(包含eclipse hadoop配置)中给出大致配置方法。不过此时需要完善一下。

将hadoop中的hadoop-eclipse-plugin.jar支持包拷贝到eclipse的plugin目录下,为eclipse添加Hadoop支持。

启动Eclipse后,切换到MapReduce界面。

在windows工具选项选择showviews的others里面查找map/reduce locations。

在Map/Reduce Locations窗口中建立一个Hadoop Location,以便与Hadoop进行关联。

注意:此处的两个端口应为你配置hadoop的时候设置的端口!!!

完成后会建立好一个Hadoop Location

在左侧的DFS Location中,还可以看到HDFS中的各个目录

并且你可以在其目录下自由创建文件夹来存取数据。

下面你就可以创建mapreduce项目了,方法同正常创建一样。

4、网络数据爬取

现在我们通过编写一段程序,来将爬取的新闻内容的有效信息保存到HDFS中。

此时就有了两种网络爬虫的方法:

其一就是利用heritrix工具获取的数据;

其一就是java代码结合jsoup编写的网络爬虫。

方法一的信息保存到HDFS:

直接读取生成的本地文件,用jsoup解析html,此时需要将jsoup的jar包导入到项目中


package org.liky.sina.save;

//这里用到了JSoup开发包,该包可以很简单的提取到HTML中的有效信息
import java.io.File;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;

public class SinaNewsData {

  private static Configuration conf = new Configuration();

  private static FileSystem fs;

  private static Path path;

  private static int count = 0;

  public static void main(String[] args) {
    parseAllFile(new File(
        "E:/heritrix-1.12.1/jobs/sina_news_job_02-20170814013255352/mirror/"));
  }

  public static void parseAllFile(File file) {
    // 判断类型
    if (file.isDirectory()) {
      // 文件夹
      File[] allFile = file.listFiles();
      if (allFile != null) {
        for (File f : allFile) {
          parseAllFile(f);
        }
      }
    } else {
      // 文件
      if (file.getName().endsWith(".html")
          || file.getName().endsWith(".shtml")) {
        parseContent(file.getAbsolutePath());
      }
    }
  }

  public static void parseContent(String filePath) {
    try {
        //用jsoup的方法读取文件路径
      Document doc = Jsoup.parse(new File(filePath), "utf-8");
      //读取标题
      String title = doc.title();
      Elements descElem = doc.getElementsByAttributeValue("name",
          "description");
      Element descE = descElem.first();
      
      // 读取内容
      String content = descE.attr("content");

      if (title != null && content != null) {
        //通过Path来保存数据到HDFS中
        path = new Path("hdfs://localhost:9000/input/"
            + System.currentTimeMillis() + ".txt");

        fs = path.getFileSystem(conf);

        // 建立输出流对象
        FSDataOutputStream os = fs.create(path);
        // 使用os完成输出
        os.writeChars(title + "\r\n" + content);

        os.close();

        count++;

        System.out.println("已经完成" + count + " 个!");
      }

    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}

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