java爬虫写到Hadoop

要将Java爬虫写入Hadoop，需要将爬虫代码打包成一个可执行的jar文件，并将其上传到Hadoop集群中。然后，可以使用Hadoop MapReduce框架来分布式地运行爬虫任务。具体步骤如下：
1. 编写Java爬虫代码并将其打包成一个可执行的jar文件。
2. 将jar文件上传到Hadoop集群中。
3. 在Hadoop集群上创建一个输入目录，其中包含要爬取的网页。
4. 使用Hadoop MapReduce框架来运行爬虫任务。在Map阶段，将输入目录中的网页作为输入，将每个网页传递给爬虫程序进行处理。在Reduce阶段，将所有爬取到的数据合并起来并输出到Hadoop集群中的输出目录中。

相关问题

java 爬虫框架推荐

目前主流的Java爬虫框架有Nutch、Crawler4j、WebMagic和WebCollector。其中，Nutch是一个分布式爬虫框架，可以用于大规模的网络爬取任务。Crawler4j是一个简单易用的多线程网络爬虫框架。WebMagic是一个功能强大的爬虫框架，提供了丰富的API。WebCollector是一个无需配置的JAVA爬虫框架，非常适合二次开发，而WebCollector-Hadoop是其Hadoop版本，支持分布式爬取。

基于hadoop的网络爬虫技术的实现

基于Hadoop的网络爬虫技术实现一般分为以下几个步骤：

1. 确定需要爬取的网站和数据存储方式：首先需要确定需要爬取的网站和所需数据，以及数据的存储方式。可以选择将数据存储在Hadoop HDFS（分布式文件系统）中，以便后续处理。

2. 设计爬虫程序：根据需要爬取的网站和数据，设计相应的爬虫程序。可以使用Java编写Hadoop MapReduce程序，也可以使用其他语言编写程序并使用Hadoop Streaming执行。

3. 分析网站的结构：了解需要爬取的网站的结构，包括网页链接、内容、标签等。

4. 爬取网站数据：根据网站结构和爬虫程序设计，开始爬取网站数据。可以使用Hadoop MapReduce程序实现并行爬取，提高效率。

5. 数据清洗和处理：由于爬取的数据可能存在噪声和冗余，需要进行数据清洗和处理，以便后续分析和使用。

6. 存储数据：将清洗后的数据存储在Hadoop HDFS中，以便后续处理和分析。

7. 数据分析和应用：根据实际需求，对爬取的数据进行分析和应用，如生成统计报告、建立搜索引擎等。

总的来说，基于Hadoop的网络爬虫技术实现需要综合考虑数据爬取、处理、存储和分析等环节，需要专业的技术人员和完善的技术架构支持。