spark豆瓣音乐爬虫

好的，Spark爬虫的实现一般分为以下几个步骤：

1. 数据采集：通过HTTP请求获取豆瓣音乐网站的音乐信息，可以使用Scala或Python的HTTP库实现。

2. 数据处理：将采集到的HTML页面进行解析，提取所需的音乐信息，可以使用Scala或Python的HTML解析库实现。

3. 数据清洗：对采集到的音乐信息进行清洗和去重，保证数据的正确性和完整性。

4. 数据存储：将清洗后的数据存储到HDFS或其他分布式存储系统中，可以使用Spark的DataFrame API或RDD API实现。

以下是一个Scala实现的豆瓣音乐爬虫示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.jsoup.Jsoup

object DoubanMusicCrawler {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("DoubanMusicCrawler").getOrCreate()
    val sc = spark.sparkContext

    // 爬取豆瓣音乐Top250的前10页
    val urls = (0 to 9).map(i => s"https://music.douban.com/top250?start=${i * 25}")

    // 采集页面信息并解析
    val musicInfos = sc.parallelize(urls)
      .flatMap(url => {
        val html = Jsoup.connect(url).get()
        val items = html.select("div#content div.article table tbody tr")
        items.map(item => {
          val name = item.select("td a").text()
          val artist = item.select("td:nth-child(2)").text()
          val rating = item.select("td span.rating_num").text().toDouble
          val commentCount = item.select("td div.star span:nth-child(4)").text().dropRight(3).toInt
          (name, artist, rating, commentCount)
        })
      })

    // 清洗和去重数据
    val cleanedMusicInfos = musicInfos.filter(info => info._1.nonEmpty && info._2.nonEmpty)
      .map(info => (info._1.trim, info._2.trim, info._3, info._4))
      .distinct()

    // 存储数据到HDFS
    val outputPath = "/user/hadoop/douban_music_top250"
    cleanedMusicInfos.toDF("name", "artist", "rating", "commentCount")
      .write.format("parquet").save(outputPath)

    spark.stop()
  }
}

这个示例爬取豆瓣音乐Top250的前10页，获取每首音乐的名称、艺术家、评分和评论数，并将其存储到HDFS中。您可以根据实际需求进行修改和扩展。