请你用代码实现下述步骤 以下是一个基于Hadoop的网络爬虫案例的大致步骤： 确定要爬取的网站和页面范围。可以使用Nutch或其他网络爬虫框架进行爬取，并将结果保存在HDFS中。 从HDFS中读取爬取结果，并使用MapReduce作业对其进行预处理。例如，可以将HTML页面转换为文本格式，并提取出所需的信息（例如标题、正文、链接等）。 在预处理后，可以使用HBase等分布式数据库存储提取的信息。 根据需要，可以使用MapReduce作业对爬取结果进行分析和处理。例如，可以计算页面的排名、生成词云图、查找特定关键字等。 最后，可以将处理后的结果保存回HDFS，或者使用其他工具（例如Flume或Kafka）将其传输到其他系统中。 基于Hadoop的网络爬虫可以充分利用分布式计算和存储能力，处理大规模数据和高并发访问。同时，由于Hadoop生态系统的丰富性，可以轻松地集成其他工具和框架，实现更加复杂的任务。

以下是代码实现：

1. 使用Nutch或其他网络爬虫框架进行爬取，并将结果保存在HDFS中。

// 使用Nutch进行网站爬取
nutch crawl urls -dir crawl -depth 3

// 将爬取结果保存到HDFS
hdfs dfs -put crawl /user/hadoop/crawl_results

2. 从HDFS中读取爬取结果，并使用MapReduce作业对其进行预处理。

// 编写MapReduce作业对HTML页面进行预处理
public class HTMLMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    private Text url = new Text();
    private Text text = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 解析HTML页面，提取出URL和文本信息
        String html = value.toString();
        String url = parseUrl(html);
        String text = parseText(html);
        
        // 将URL和文本信息作为键值对输出
        context.write(new Text(url), new Text(text));
    }
}

// 运行MapReduce作业进行预处理
hadoop jar preprocess.jar HTMLMapper /user/hadoop/crawl_results /user/hadoop/preprocessed_results

3. 在预处理后，可以使用HBase等分布式数据库存储提取的信息。

// 创建HBase表
create 'webpages', 'title', 'content', 'links'

// 编写MapReduce作业将预处理结果存储到HBase
public class HBaseMapper extends Mapper<LongWritable, Text, ImmutableBytesWritable, Put> {
    private final static byte[] CF_TITLE = "title".getBytes();
    private final static byte[] CF_CONTENT = "content".getBytes();
    private final static byte[] CF_LINKS = "links".getBytes();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 解析预处理结果，提取出URL、标题、正文和链接信息
        String[] fields = value.toString().split("\t");
        String url = fields[0];
        String title = fields[1];
        String content = fields[2];
        String[] links = fields[3].split(",");

        // 将提取的信息存储到HBase表中
        Put put = new Put(Bytes.toBytes(url));
        put.addColumn(CF_TITLE, null, Bytes.toBytes(title));
        put.addColumn(CF_CONTENT, null, Bytes.toBytes(content));
        for (String link : links) {
            put.addColumn(CF_LINKS, Bytes.toBytes(link), Bytes.toBytes("1"));
        }
        context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(url)), put);
    }
}

// 运行MapReduce作业将预处理结果存储到HBase
hadoop jar hbase.jar HBaseMapper /user/hadoop/preprocessed_results /user/hadoop/hbase_results

4. 根据需要，可以使用MapReduce作业对爬取结果进行分析和处理。

// 编写MapReduce作业计算页面排名
public class PageRankMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DoubleWritable> {
    private Text url = new Text();
    private DoubleWritable rank = new DoubleWritable();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 解析HBase表中的数据，提取出URL和链接信息
        String[] fields = value.toString().split("\t");
        String url = fields[0];
        String[] links = fields[3].split(",");

        // 计算页面排名并输出
        double rank = calculatePageRank(links);
        context.write(new Text(url), new DoubleWritable(rank));
    }
}

// 运行MapReduce作业计算页面排名
hadoop jar analysis.jar PageRankMapper /user/hadoop/hbase_results /user/hadoop/page_rank_results

5. 最后，可以将处理后的结果保存回HDFS，或者使用其他工具（例如Flume或Kafka）将其传输到其他系统中。

// 将处理结果保存回HDFS
hdfs dfs -get /user/hadoop/page_rank_results /local/path/to/results