我们之前的爬虫都是在同一台机器运行的,叫做单机爬虫.scrapy的经典架构图也是描述的单机架构.那么分布式爬虫架构实际上就是:由一台主机维护所有的爬取队列,每台从机的sheduler共享该队列,协同存储与提取.分布式爬虫的多台协作的关键是共享爬取队列.队列用什么维护呢?推荐redis队列redis是非关系型数据库,用key-value形式存储,结构灵活,他不像关系型数据库必须要由一定的结构才能存储.key-value可以是多种数据,非常灵活.另外,redis是内存中的数据结构存储系统,处理速度快

作为解决方案厂商,MapGis是如何实现分布式大数据存储的呢? MapGIS在传统关系型空间数据库引擎MapGIS SDE的基础之上,针对地理大数据的特点,构建了MapGIS DataStore分布式数据库引擎,其集成整合了多种开源分布式数据库和文件系统,分别用来存储和管理关系型数据,切片型数据,实时型数据和非结构化数据,形成针对地理大数据应用场景相关的解决方案. 传统关系型数据库在存储海量矢量数据时,只能部署在单个服务器上,无法承受海量数据的存储和查询请求,尤其是对于对象个数超过千万条的复杂空

之前我们使用scrapy爬取数据,用的存储方式是直接引入PYMYSQL,或者MYSQLDB,案例中数据量并不大,这种数据存储方式属于同步过程,也就是上一条语句执行完才能执行下一条语句,当数据量变大时,由于SCRAPY解析数据的速率远远大于数据存储入数据库的速度,以至于造成数据阻塞,可以理解为数据高并发的问题. 现在我们可以使用TWISTED里的功能,话不多说先在PIPELINE里引入类对象,来执行异步操作: 引入adbapi对象 第一步:在SETTINGS.py里设置数据库连接配置,做成数据异步

说起python爬虫数据存储就不得不说到mongodb,现在我们来试一下scrapy操作mongodb 首先开启mongodb mongod --dbpath=D:\mongodb\db 开启服务后就可以进行使用, 还是接着上一卷在上进行修改: 来看下结果: 看到没有爬虫的完善就像个公式,不断嵌套

这次我用的是python3.6,scrapy在python2.7,3.5的使用方法都不同所以要特别注意, 列如 在python3.5的开发环境下scrapy 的主爬虫文件可以使用 from urllib import parse 而python3.6就不行,还有许多不兼容的黎姿例子还需我们去发现 一般python操作mysql数据时,都会用到MYSQLDB,目前来讲MYSQLDB只在2.7版板上支持 所以我选择了pymysql 和 sqlalchemy 用于scrapy爬取数据时存储数据,但在p

上一卷中我将爬取的数据文件直接写入文本文件中,现在我将数据存储到mysql中,我依然用的是pymysql,这个很麻烦建表需要在外面建 这次代码只需要改变pipyline就行 来 现在看下结果: 对比发现数据准确无误

将爬取数据存储在JSON文件里并不难,只需修改pipelines文件 直接看代码: 来看下结果: 中文字符恶心的很 之后我会在后卷中做出修改

方法一:同步操作 1.pipelines.py文件(处理数据的python文件) import pymysql class LvyouPipeline(object): def __init__(self): # connection database self.connect = pymysql.connect(host='XXX', user='root', passwd='XXX', db='scrapy_test') # 后面三个依次是数据库连接名.数据库密码.数据库名称 # get c

#spider.pyfrom scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from Cwpjt.items import CwpjtItem class FulongSpider(CrawlSpider): name = 'fulong' allowed_domains = ['sina.com.cn'] start_urls = ['http://sina.com

我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hadoop Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢? 在 Hadoop Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储"大数据" 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速

我们都知道现在大数据存储用的基本都是 Hdfs ,但在 Hadoop 诞生之前,我们都是如何存储大量数据的呢?这次我们不聊技术架构什么的,而是从技术演化的角度来看看 Hadoop Hdfs. 我们先来思考两个问题. 在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储“大数据” 的呢? 为什么会有 Hadoop Hdfs 出现呢?在 Hdfs 出现以前,计算机是通过什么手段来存储“大数据” 要知道,存储大量数据有三个最重要的指标,那就是速度,容量,容错性.速度和容量的重要性毋庸置疑,如果容量不够大

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

Python爬虫框架Scrapy实例(三)数据存储到MongoDB任务目标:爬取豆瓣电影top250,将数据存储到MongoDB中. items.py文件复制代码# -*- coding: utf-8 -*-import scrapy class DoubanItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # 电影名 title = scrapy.Field() # 基本信息 bd = scrapy.Field()

上一篇完成了随机UA和随机代理的设置,让爬虫能更稳定的运行,本篇将爬取好的数据进行存储,包括本地文件,关系型数据库(以Mysql为例),非关系型数据库(以MongoDB为例). 实际上我们在编写爬虫rules规则的时候,做了很多的限定,而且没有对翻页进行处理,所以最终提取的信息数量比较少,经我的测试,总共只有4k多条职位.如果要进行数据分析的话,数量量必须要足够,因此我们先将爬虫规则进行修改. 修改lagou_c.py文件rules rules = ( Rule(LinkExtractor(al

转自:http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/40588929 Hive是基于Hadoop分布式文件系统的,它的数据存储在Hadoop分布式文件系统中.Hive本身是没有专门的数据存储格式,也没有为数据建立索引,只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符,Hive就可以解析数据.所以往Hive表里面导入数据只是简单的将数据移动到表所在的目录中! Hive的几种常见的数据导入方式这里介绍四种:(1).从本地文件系统中

Scrapy持久化存储 爬虫爬取数据转义问题 使用这种格式,会自动帮我们转义 'insert into wen values(%s,%s)',(item['title'],item['content']) 基于终端的指令: 只可以将parse方法的返回值存储到本地的文本文件中,支持(json,jsonlines,jl,csv,xml,marshal,pickle) 保存指令 scrapy crawl name -o xxx.csv 好处:简介高效便捷 缺点:局限性比较大(只能保存到本地文件,不能

任何国家都无法限制数字货币.为什么呢? 要想明白这个问题需要具备一点区块链的基础知识: 区块链使用的大致技术包括以下几种: a.点对点网络设计 b.加密技术应用  c.分布式算法的实现 d.数据存储技术 e.拜占庭算法 f.权益证明POW,POS,DPOS 原因一: 点对点网络设计 其中点对点的P2P网络是bittorent ,由于是点对点的网络,没有中心化,因此在全球分布式的网络里,如果中国的结点挂掉了,还有美国的,英国的,日本的,甚至不小不点的某个非洲国家,都有全网数据与账本的热备. 原因二

一.前言 Hadoop简介 Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源系统,包括并行计算模型Map/Reduce,分布式文件系统HDFS,以及分布式数据库Hbase,同时Hadoop的相关项目也很丰富,包括ZooKeeper,Pig,Chukwa,Hive,Hbase,Mahout,flume等.接下来我们使用的是Hive Hive简介 Hive 是一个基于 Hadoop的开源数据仓库工具,用于存储和处理海量结构化数据.    它把海量数据存储于 hadoop 文件系统,而不是数据库

锁粒度与并发性能怎么样? 数据库的读写并发性能与锁的粒度息息相关,不管是读操作还是写操作开始运行时,都会请求相应的锁资源,如果请求不到,操作就会被阻塞.读操作请求的是读锁,能够与其它读操作共享,但是当写操作请求数据库时,它所申请的是写锁,具有排它性. MongoDB在2.2之前的版本,锁的粒度是非常粗的,它会锁住整个mongod实例.这意味着当一个数据库上的写锁被请求后,对mongod实例上管理的其它数据库的操作都会被阻塞.2.2版本降低了锁的粒度,引入了单个数据库范围的锁,也就是说读写操作的锁

Atitit 研发体系建立 数据存储与数据知识点体系知识图谱attilax 总结 分类具体知识点原理规范具体实现(oracle,mysql,mssql是否可以自己实现说明 数据库理论数据库的类型 数据库理论,网状,层次, 数据库理论树形数据库注册表,hashtable 数据库理论,kv数据库.hashtable 数据库理论Oodb 数据库理论nosql db 数据库理论隔离级别 数据库理论 数据库理论Er模型 数据库理论Acid数据库完整性 数据库理论关系模型 数据库理论   sql 数据库理论

现在docker在云计算领域发展的势头很猛,各个公司不论大小都开始研究这个开源工具和技术,围绕docker的开源项目和创业公司也多如牛毛,就是一个简单管理container的web ui都有很多开源项目.不过还是一个人说的好,docker必须要是集群才好玩,而且越大越好玩.当然这是从玩技术的人眼中看待的问题,如果要真正用于生产还是有很多问题需要解决,很多方案需要设计,很多容错需要处理.今天看资料学习到了docker是怎样解决容器里面数据存储的问题的方案,以前做PAAS遇到过这种问题,不过自己也设