spark为什么不可以爬虫
时间: 2023-08-09 19:09:01 浏览: 90
Spark 是一个基于内存计算的大数据处理框架,主要用于分布式数据处理和分析。它的主要优势在于处理大规模数据时的高效性和可扩展性。但是,Spark 并不是一个专门用于爬虫的工具,因为它的主要用途是处理大规模数据,而不是收集数据。因此,如果您需要爬取数据,建议使用专门的爬虫工具,如 Python 中的 BeautifulSoup 或 Scrapy 等。
相关问题
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:
```scala
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。
基于python爬虫和spark技术的舆情分析系统环境搭建
1. 安装Python和相应的包
首先需要安装Python和相应的包,如requests、beautifulsoup4和pandas等。可以使用pip命令进行安装:
```
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install pandas
```
2. 安装Spark
Spark可以通过官网下载并解压缩安装包,然后将其添加到系统路径中。在安装完Spark后,需要配置环境变量,将Spark的bin目录添加到系统路径中。
3. 安装Hadoop
Hadoop是Spark的依赖项之一,需要先安装并配置好Hadoop。可以通过官网下载Hadoop并解压缩安装包,然后进行配置。在配置完Hadoop后,需要确保Spark与Hadoop的版本匹配,并将Hadoop的bin目录添加到系统路径中。
4. 安装Elasticsearch和Kibana
Elasticsearch和Kibana是用于存储和可视化数据的工具。它们可以通过官网下载并解压缩安装包,然后进行配置。在安装完Elasticsearch和Kibana后,需要确保它们的版本匹配,并将它们的bin目录添加到系统路径中。
5. 配置Python爬虫
在Python爬虫中,需要指定要爬取的网站和相应的数据字段。需要使用requests和beautifulsoup4库进行网页请求和解析,并将结果存储到pandas DataFrame中。最后,可以将数据存储到Elasticsearch中。
6. 配置Spark任务
在Spark任务中,需要指定要读取的数据源和相应的转换操作。可以使用Spark SQL和DataFrame API进行数据处理和分析,并将结果存储到Elasticsearch中。
7. 配置Kibana面板
在Kibana中,需要创建相应的索引模式和可视化面板,以便查看和分析数据。可以使用Kibana的图表、表格和地图等功能进行数据可视化和分析。
以上是基于Python爬虫和Spark技术的舆情分析系统环境搭建的大致步骤。具体实现过程中,还需要根据具体需求进行相应的配置和调整。