欲看此文,必先可先看: golang实现并发爬虫一(单任务版本爬虫功能) gollang实现并发爬虫二(简单调度器) 上文中的用简单的调度器实现了并发爬虫. 并且,也提到了这种并发爬虫的实现可以提高爬取效率. 当workerCount为1和workerCount为10时其爬取效率是有明显不同的. 然而,文末其实也提到了这个简单调度器实现的爬虫有个不可控或者说是控制力太小了的问题. 究其原因就是因为我们实现的方法是来一个request就给创建一个groutine. 为了让这个程序变得更为可控.得想…

上篇文章当中实现了单任务版爬虫. 那么这篇文章就大概说下,如何在上一个版本中进行升级改造,使之成为一个多任务版本的爬虫.加快我们爬取的速度. 话不多说,先看图: 其实呢,实现方法就是加了一个scheduler的模块,所有的request都由scheduler去交给worker. 另外呢,这里的worker,也就是上文提到过的fetcher和parser的一个过程. worker的数量由我们自己在调用engine的时候传入. 每一个worker都是一个groutine.这样可以加快抓取速度,尤其是…

目的是写一个golang并发爬虫版本的演化过程. 那么在演化之前,当然是先跑通一下单任务版本的架构. 正如人走路之前是一定要学会爬走一般. 首先看一下单任务版本的爬虫架构,如下: 这是单任务版本爬虫的一个架构: 第一步是将seed送到engine里去. 第二步是将seed里的url给到fetcher,fetcher会从网络上获取文本内容. 第三步是将获取下来的文本内容给到parser,parser会根据一定的转换规则获取到request和需要打印或者存储的item给到engine里. 其中par…

准备爬取内涵段子的几则笑话,先查看网址:http://www.budejie.com/text/ 简单分析后发现每页的url呈加1趋势 第一页: http://www.budejie.com/text/1 第二页:http://www.budejie.com/text/2 ... 每页的段子: <a href="/detail-28278217.html"> 内容</a> <a href="/detail-28270675.html"&…

该文章主要详细具体的介绍Goroutine调度器过程及原理,包括如下几个章节. 第一章 Golang调度器的由来 第二章 Goroutine调度器的GMP模型及设计思想 第三章 Goroutine调度场景过程全图文解析 一.Golang"调度器"的由来? (1) 单进程时代不需要调度器 我们知道,一切的软件都是跑在操作系统上,真正用来干活(计算)的是CPU.早期的操作系统每个程序就是一个进程,知道一个程序运行完,才能进行下一个进程,就是"单进程时代" 一切的程序只能…

Go语言在2016年再次拿下TIBOE年度编程语言称号,这充分证明了Go语言这几年在全世界范围内的受欢迎程度.如果要对世界范围内的gopher发起一次“你究竟喜欢Go的哪一点”的调查,我相信很多Gopher会提到:goroutine. Goroutine是Go语言原生支持并发的具体实现,你的Go代码都无一例外地跑在goroutine中.你可以启动许多甚至成千上万的goroutine,Go的runtime负责对goroutine进行管理.所谓的管理就是“调度”,粗糙地说调度就是决定何时哪个goro…

yarn当中的调度器介绍: 第一种调度器:FIFO Scheduler  (队列调度器) 把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,待最头上的应用需求满足后再给下一个分配,以此类推. FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器,也不需要任何配置,但它并不适用于共享集群.大的应用可能会占用所有集群资源,这就导致其它应用被阻塞.在共享集群中,更适合采用Capacity Scheduler或Fair Schedule…

一.调度器 配置 SCHEDULER = 'scrapy.core.scheduler.Scheduler' #表示scrapy包下core文件夹scheduler文件Scheduler类# 可以通过设置SCHEDULER值来使用自定义的调度器, 源码 import os import json import logging import warnings from os.path import join, exists from queuelib import PriorityQueue fr…

试想一下,你现在所在的公司有一个hadoop的集群.但是A项目组经常做一些定时的BI报表,B项目组则经常使用一些软件做一些临时需求.那么他们肯定会遇到同时提交任务的场景,这个时候到底如何分配资源满足这两个任务呢?是先执行A的任务,再执行B的任务,还是同时跑两个? 如果你存在上述的困惑,可以多了解一些yarn的资源调度器. 在Yarn框架中,调度器是一块很重要的内容.有了合适的调度规则,就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作.最原始的调度规则就是FIFO,即按照用户提交任务的时间来决定哪个…

前言:为了研究需要,将Capacity Scheduler和Fair Scheduler的原理和代码进行学习,用两篇文章作为记录.如有理解错误之处,欢迎批评指正. 容量调度器(Capacity Scheduler)是Yahoo公司开发的多用户调度器.多用户调度器的使用场景很多,根据资料1的说法,Hadoop集群的用户量越来越大,不同用户提交的应用程序具有不同的服务质量要求(QoS): 1. 批处理作业:耗时较长,对完成时间没有严格要求.如数据挖掘.机器学习等应用. 2. 交互式作业:期望及时返回…