0. Warum Web-Scraping als wichtig angesehen wird
In einer zunehmend datenzentrierten digitalen Umgebung wird Web-Scraping (Web-Scraping) immer wichtiger. Durch Extrahieren großer Datenmengen aus dem Web können Unternehmen Einblicke gewinnen, Entscheidungen verbessern und Wettbewerbsfähigkeit erhalten.
Um jedoch genaue Einblicke zu erhalten, benötigen Sie große Datenmengen, was zu einer schwierigen Herausforderung führt, die eine verteilte Web-Scraping-Methode erfordert. Dieser umfassende Leitfaden wird die Welt des verteilten Web-Scrapings erkunden und Ihnen tiefgreifende Strategien für eine erfolgreiche Implementierung aufzeigen.
Tauchen Sie in diesem umfassenden Leitfaden tiefer in die Welt des verteilten Web-Scrapings ein. Erfahren Sie mehr über Prinzipien, Implementierungsstrategien, relevante Tools und Technologien sowie rechtliche und ethische Aspekte, die berücksichtigt werden müssen.
1. Verständnis von Web-Scraping und der Notwendigkeit der verteilten Verarbeitung
Web-Scraping, auch als Web-Crawling oder Spidering bekannt, umfasst das systematische Durchsuchen des World Wide Web (WWW), um Informationen von Websites zu extrahieren. Dies wird in der Regel von automatisierten Skripten durchgeführt, die als Web-Crawler oder Crawling Bot bekannt sind.
Mit zunehmender Größe der zu extrahierenden Daten kann ein einzelner Computer (oder eine einzelne IP) oder Crawler Schwierigkeiten haben, die Last effektiv zu bewältigen. Hier kommt die Technologie des verteilten Web-Scrapings zum Einsatz, bei der mehrere Crawler oder Computer gleichzeitig arbeiten, um Daten effizienter und schneller zu sammeln.
Letztendlich kann diese Produktivitätseffizienz durch verteilte Verarbeitung einem Web-Scraping-Entwickler mehr als das Zehnfache an Einnahmen bringen.
2. Prinzipien des verteilten Web-Scrapings
Skalierbarkeit
Skalierbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit eines Systems, eine erhöhte Arbeitslast effektiv zu bewältigen. Dies bedeutet, dass mit zunehmender Datenanforderung mehr Web-Crawler oder Server automatisch hinzugefügt werden müssen. Durch die Verwendung der AutoScaling-Technologie von AWS können Sie die Anzahl der Server erhöhen, wenn die Datenmenge zunimmt, und die Anzahl der Server nach Abschluss der Datensammlung minimieren.**Lastenausgleich
**Lastenausgleich stellt sicher, dass die Arbeit gleichmäßig zwischen allen Scrapern im Netzwerk verteilt wird. Dies verhindert Überlastung bestimmter Scraper und gewährleistet eine effiziente Ressourcennutzung.**Fehlerverträglichkeit
**Fehlerverträglichkeit bedeutet die Fähigkeit des Systems, weiterhin zu funktionieren, auch wenn ein oder mehrere Crawler bei der Datenverarbeitung versagen. Dies umfasst Techniken wie die Vermeidung von Datenverlust durch Duplizieren von Daten.
3. Implementierung des verteilten Web-Scrapings: Schritt-für-Schritt-Anleitung
Schritt-1. Entwurf der Scraping-Architektur
Der erste Schritt besteht darin, eine Architektur zu entwerfen, die das verteilte Web-Scraping erleichtert. Dies kann eine Master-Worker-Architektur sein, bei der der Master Aufgaben an die Worker zuweist, oder eine Peer-to-Peer-Architektur, bei der jeder Crawler unabhängig arbeitet.
HashScraper extrahiert Links von der Liste und fordert dann alle Detailseiten gleichzeitig an, um Daten von mehreren verteilten Servern gleichzeitig zu sammeln und so eine schnelle Datenerfassung zu ermöglichen.
**Schritt-2. Implementierung von Skalierbarkeit und Lastenausgleich
**Der nächste Schritt besteht darin, Skalierbarkeit und Lastenausgleich in der Architektur zu implementieren. Dies kann mithilfe verschiedener Tools und Technologien wie Cloud-Computing-Plattformen und Lastenausgleichsalgorithmen erfolgen.
HashScraper sammelt Daten auf einer Multi-Cloud-Basis (AWS, GCP, Inlands-IDC, eigener Server usw.).
**Schritt-3. Gewährleistung der Fehlerverträglichkeit
**Der letzte Schritt besteht darin, die Fehlerverträglichkeit sicherzustellen. Dies umfasst das Erstellen von Duplikatkopien von Daten, das Einrichten automatischer Systemprüfungen und die Implementierung von Wiederherstellungsverfahren.
HashScraper erbt die Klasse HsDynamicWorker, um einen Crawler zu erstellen. Wenn ein Fehler bei der Datenerfassung im Web-Crawler auftritt, wird eine Ausnahme ausgelöst und die Aufgabe wird in die Retry Queue verschoben, um mehrere Wiederholungen durchzuführen.
4. Tools und Technologien für das verteilte Web-Scraping
Es gibt verschiedene Tools und Technologien, die das verteilte Web-Scraping schnell ermöglichen, darunter:
- Cloud-Computing-Plattformen: Plattformen wie AWS, Google Cloud, Azure bieten skalierbare Rechenressourcen für verteiltes Web-Scraping.
- Web-Scraping-Frameworks: Frameworks wie Scrapy und BeautifulSoup können für den Aufbau von verteilten Web-Scraping-Systemen verwendet werden.
- Big-Data-Technologien: Technologien wie Hadoop und Spark sind nützlich für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, die durch verteiltes Web-Scraping extrahiert wurden.
5. Rechtliche und ethische Überlegungen
Obwohl verteiltes Web-Scraping die Fähigkeit zur Datenextraktion erheblich verbessern kann, ist es wichtig, die geltenden Gesetze und Nutzungsbedingungen von Websites einzuhalten. Andernfalls können rechtliche Probleme (Geschäftseinschränkungen) auftreten.
Wenn plötzlich hoher Traffic auftritt, kann dies zu einer Belastung der Website führen, da Daten extrahiert werden, was den Benutzern Unannehmlichkeiten bereiten kann. Daher wird empfohlen, angemessene Verzögerungen einzuführen und Daten zu sammeln.
6. Fazit: Nutzen Sie verteiltes Web-Scraping für den Erfolg in einer datenzentrierten Welt
Durch die Beherrschung der Technologie des verteilten Web-Scrapings können Unternehmen durch einen sprunghaften Effizienzanstieg Zugang zu umfangreichen Datenressourcen erhalten und verbesserte Einblicke und Entscheidungsgrundlagen bieten. Auf diese Weise können Sie Ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.
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