Storm-Crawler是一个开源的分布式爬虫框架,用于抓取和处理互联网上的大规模数据。它基于Apache Storm实现,可以在分布式环境中高效地进行并行爬取和处理。
Cassandra是一个高度可扩展的分布式NoSQL数据库,具有高性能、高可用性和可伸缩性的特点。它采用了分布式架构,数据可以在多个节点上进行复制和分片存储,从而实现了数据的高可靠性和高吞吐量。
将Storm-Crawler与Cassandra集成可以实现以下优势和应用场景:
在Gradle中构建Storm-Crawler与Cassandra的集成拓扑可以按照以下步骤进行:
dependencies {
// Storm-Crawler依赖
implementation 'com.digitalpebble.stormcrawler:storm-crawler-core:1.17'
// Cassandra依赖
implementation 'com.datastax.cassandra:cassandra-driver-core:4.13.0'
}
import com.datastax.driver.core.Cluster;
import com.datastax.driver.core.Session;
import com.digitalpebble.stormcrawler.bolt.JSoupParserBolt;
import com.digitalpebble.stormcrawler.bolt.URLFilterBolt;
import com.digitalpebble.stormcrawler.spout.FileSpout;
import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
public class MyCrawlerTopology {
public static void main(String[] args) {
// 创建TopologyBuilder
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
// 配置Cassandra连接信息
Cluster cluster = Cluster.builder()
.addContactPoint("127.0.0.1")
.build();
Session session = cluster.connect("mykeyspace");
// 添加Spout和Bolt
builder.setSpout("spout", new FileSpout());
builder.setBolt("filter", new URLFilterBolt()).shuffleGrouping("spout");
builder.setBolt("parser", new JSoupParserBolt()).shuffleGrouping("filter");
// 创建本地集群
LocalCluster cluster = new LocalCluster();
// 提交拓扑
cluster.submitTopology("my-crawler-topology", new Config(), builder.createTopology());
// 关闭连接
session.close();
cluster.close();
}
}
以上代码示例中,我们创建了一个简单的拓扑,使用FileSpout从文件中读取URL,经过URLFilterBolt进行URL过滤,然后通过JSoupParserBolt进行页面解析。在实际应用中,可以根据需求进行更复杂的数据处理逻辑。
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