作为一名爬虫人如何实现千万级数据爬取?

爬虫人,爬虫魂!爬虫路上莫乱行

爬虫门槛不高,高就高在往后余生的每一次实操都随时会让你崩溃

在这个大数据智能时代,数据就是金钱!所以越来越多的企业都很重视数据,然后通过爬虫技术等手段获取一些公开数据,为公司业务及项目进行赋能

在原始资本积累的初期,使用一些低级手段这个都是很正常滴嘛
相似一笑
  乞叉叉相信大家都略知一二,它汇聚了目前国内市场中多个产业链,近万个行业领域,它的数据逼近亿级且数据的价值也是很高的!

但是叉叉它是如何拥有这么多数据的呢?我也是很好奇

后来经过搜索资料总结发现叉叉早期的主要数据源都来自于原始资本积累手段之一的爬虫功法

通过爬虫采集数据进行清洗并入叉叉库,最后通过一定的分析及算法处理,再面向市场跟用户开放,提供叉叉搜索

我掐指一算叉叉目前估值怕是要快接近10个小目标了吧

无爬虫不兄弟,是兄弟你就来爬我!看到叉叉都已经达到了这么多个小目标了,市场上成百上千的原始资本都再一次将低级手段指向了叉叉

这话不得不又讲回来哈!叉叉现在是吃饱了,这下面兄弟们一个二个都还饿着肚子呢!上次还有个读者跟我留言说叉叉的一些反爬虫策略着实有点让人难受~

说到这里可能很多朋友觉得是不是自己搞个爬虫就能成就一家公司了?原始积累资本的萌芽已开始萌生啦?

Too Young Too Naive

爬虫人大家都知道,早些年搞一个模拟浏览器那都会被帮会的兄弟亲切的尊称一声长老!但是现在时过境迁、物是人已非了

现在这爬虫工程师堪称全能,回到这个问题:如何实现千万级数据的采集?

千万级数据的采集首先看我们的目标是谁?如果是叉叉这种小目标的话还是存在一些难度的,跟资本拼就得用资本

如果只是站多的新闻资讯类网站那简直就是so easy!这类网站的话无非就是千万条URL

作为一名爬虫人的话,首先最重要就是做好前期的需求分析,预估网站的数据量大小跟采集的数据源,过滤掉无用的目标数据,因为数据量采集的越多,耗费的时间就越长,资源也就需要越多

我们还不能对网站造成太大压力,不然变成DDos小心喝茶
在这里插入图片描述
如果是多站点采集,首先看看网站特征是否存在共性。能避免一个站点单独开发一个爬虫这种情况的尽量避免!像新闻资讯类的写一套模版基本能解决掉90%以上的问题,直接做一名Xpath工程师它不香吗?
在这里插入图片描述
另外就是代码健壮性要强!高可用、高扩展、高性能你可以都不知道,也没多大关系。但是这三大信仰听过就可以了

另外拿到站分析完之后,也可以先快速迭代一个爬虫跑一段时间试试水,毕竟很多反爬虫也不都是肉眼能够识别出来的

谁要是一次性爬虫开发完毕直接上线运行到爬完整个站都不出BUG,那就是帮会的祖师爷!必须最高礼仪尊称一声巨佬

在存储上当我们采集的量级到达千万之后都放在一张表里面存储已经不太可能了,这个时候我们必须采用分表来存储

数据在写数据库的时候可以执行批量插入等策略,保证数据存储不限制于数据库性能等方面的影响

像多站点采集的话,免不了要去使用大的带宽,内存,CPU等资源,这个时候就要设计一个分布式采集系统,合理的管理、调度我们的资源以发挥爬虫的最大优势跟功能。一键部署多节点协作增量采集它不香吗?
在这里插入图片描述
前面说到为什么说现在的爬虫工程师都是全能或者正在成为全能的路上呢?

因为爬虫人至少要懂一门学科以上的知识,学会爬虫只是学会了走路

http协议要知道吧?哪个协议可以帮你省带宽跟时间?

数据库?要懂吧?数据存储咋优化?数据库分布式也要知道一点吧?

算法?爬虫任务调度算也要了解吧?

分布式?redis?kafka?总要懂一点吧?不然爬虫怎么协作?毕竟大佬都在用

JS?不会这个?如何成为高阶爬虫人?反推、逆向必经之路呀!

基本的解密知识要了解吧?

验证码破解要懂吧?机器学习要懂吧?现在破解验证码都上机器学习了!

ios开发要学吧?安卓开发也要学吧?不然怎么反编译app探囊取物隐藏的接口加密算法?

所以如何实现千万级的数据采集其实跟编码关系并不大,跟咱们处理问题的能力跟设计能力关系很大,现在市面上很多网站可谓是易守难攻!你必须具备但不限于以下能力:
  1、网站爬虫检测,干掉你的IP 。你知道自己被盯上了但是并不知道是哪个地方被盯上了!UA?行为?如何有效的规避?
  2、某网类似的垃圾数据返回?数据里面掺点毒!如何辨别?
  3、资本要求一天爬完亿级数据量,一台机器带宽有限,如何用分布式策略提高爬虫效率?
  4、数据要不要清洗?如何清洗?端到端管道清洗了解吗?
  5、网站数据更新情况如何识别与监测?如何设计规则?
  6、海量数据,如何设计存储?
  7、JS加载如何采集?
  8、数据、参数加密如何破解?
  9、如何应对不同的验证码?有什么更好的方法提高识别率?
  10、APP应用如何采集?数据接口如何挖掘?

灵魂十问???
在这里插入图片描述
  好了,到这里又到了跟大家说再见的时候了。感谢抽出宝贵时间阅读的各位小读者们。创作不易,如果感觉有点东西的话,帮忙点个赞再走吧。你的支持是我创作的动力,希望能带给大家更多优质的文章

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qiulin_wu/article/details/109437483
今日推荐