Scrapy 框架 Scrapy是用纯Python实现一个为了爬取网站数据.提取结构性数据而编写的应用框架,用途非常广泛. 框架的力量,用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫,用来抓取网页内容以及各种图片,非常之方便. Scrapy 使用了 Twisted['twɪstɪd](其主要对手是Tornado)异步网络框架来处理网络通讯,可以加快我们的下载速度,不用自己去实现异步框架,并且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求. Scrapy架构图(绿线是数据流向): Scrapy…

1,spider打开某网页,获取到一个或者多个request,经由scrapy engine传送给调度器schedulerrequest特别多并且速度特别快会在scheduler形成请求队列queue,由scheduler安排执行2,schelduler会按照一定的次序取出请求,经由引擎, 下载器中间键,发送给下载器dowmloader这里的下载器中间键是设定在请求执行前,因此可以设定代理,请求头,cookie等3,下载下来的网页数据再次经过下载器中间键,经过引擎,经过爬虫中间键传送给爬虫spi…

1.概述:最近,有一些工程师问我有关HBase的基本架构的问题,其实这个问题仅仅说架构是非常简单,但是需要理解.在这里,我觉得可以用HDFS的架构作为借鉴.(其实像Hadoop生态系统中的大部分组建的架构原理是类似,不信你往下看) 2.介绍架构 (1)HDFS例子 在这里我以我比较熟悉的HDFS分布式文件系统作为一个例子来简单说明一下.首先我对HDFS的架构做一个简单的说明: HDFS分布式文件系统主要三个组建:NameNode和DataNode以及SecondaryNameNode.Namen…

随着移动互联网时代的到来,手机正在逐步替代其他的设备,手机是电话.手机是即时通讯,手机是相机,手机是导航仪,手机是钱包,手机是音乐播放器……. 除此之外,手机还是一个大大的U盘,曾几何时,我们用一根长长的数据线,将手机和电脑连接起来,将电脑上的内容拷贝到手机,或者将手机上的照片上传到电脑.但是,无线Wifi的普及,连接是一个常态,没过多久,我们就会问:“数据线”是什么东东? 没错,爱莲(iLinkIT)软件就是一款借助Wifi网络,实现手机和电脑之间文件传送的软件,可以把你电脑上的文件快速传送到…

Scrapy,Python开发的一个web抓取框架. 1,引言 Python即时网络爬虫启动的目标是一起把互联网变成大数据库.单纯的开放源代码并不是开源的全部,开源的核心是“开放的思想”,聚合最好的想法.技术.人员,所以将会参照众多领先产品,比如,Scrapy,ScrapingHub,Import.io等. 本文简单讲解一下Scrapy的架构.没错,通用提取器gsExtractor就是要集成到Scrapy架构中. 请注意,本文不想复述原文内容,而是为了开源Python爬虫的发展方向找参照,而且以…

Hbase架构与原理 HBase是一个分布式的.面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang所撰写的Google论文"Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统".就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力.HBase是Apache的Hadoop项目的子项目.HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBas…

万字详解Oracle架构.原理.进程,学会世间再无复杂架构 http://www.itpub.net/2019/04/24/1694/ 里面的图特别好 数据和云 2019-04-24 09:11:59 本文共12880个字,预计阅读需要33分钟. 学习是一个循序渐进的过程,从面到点.从宏观到微观,逐步渗透,各个击破,对于Oracle, 怎么样从宏观上来理解呢?先来看一个图,这个图取自于教材,这个图对于从整体上理解ORACLE 的体系结构组件,非常关键. 首先看张图: 对于一个数据库系统来说,假设…

原文链接:HDFS架构及原理 引言 进入大数据时代,数据集的大小已经超过一台独立物理计算机的存储能力,我们需要对数据进行分区(partition)并存储到若干台单独的计算机上,也就出现了管理网络中跨多台计算机存储的文件系统:分布式文件系统(distributed filesystem).基于hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem)具备高容错.高吞吐量等特性,在大数据和AI时代得以广泛应用. HDFS设计 HDFS设计初衷: 低成本:HDFS…

Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进 抽…

对CAP原理的理解 CAP原理按照定义,指的是C(Consistency)一致性,A(Availability)可用性,P(Partition tolerance)分区容错性在一个完整的计算机系统中三种特性不能同时得到完全满足. Consistency((强)一致性):指的是在同一时间点,所有的数据状态是否是一致的.对于一致性的理解,个人认为可以从关系型数据库的事务概念出发来进行理解.例如:一次银行账户的转账,双方账户的金额必须同时增加,和减少.不能出现转账账户已经扣钱,而被转账账户未能增加金额…