0. Por qué se considera importante el web crawling
Cada vez más en un entorno digital centrado en los datos, el web crawling (o web scraping) se está volviendo importante. Al extraer datos a gran escala de la web, las empresas pueden obtener información, mejorar la toma de decisiones y mantener su competitividad.
Sin embargo, para obtener información precisa, se necesita una gran cantidad de datos, lo que plantea desafíos difíciles que requieren métodos de web crawling distribuido. Esta guía integral explora el mundo del web crawling distribuido y proporciona estrategias profundas para su implementación exitosa.
Sumérgete en el mundo del web crawling distribuido en esta guía integral. Descubre los principios, estrategias de implementación, herramientas y tecnologías relacionadas, así como los aspectos legales y éticos a considerar.
1. Comprensión del web crawling y la necesidad de procesamiento distribuido
El web scraping (o web crawling, spidering) implica recorrer sistemáticamente la World Wide Web (WWW) para extraer información de los sitios web. Esto suele ser realizado por scripts automatizados conocidos como web crawlers o crawling bots.
A medida que el volumen de datos a extraer aumenta, un solo ordenador (o IP único) o un crawler puede tener dificultades para manejar la carga de manera efectiva. En este caso, se utiliza la tecnología de web crawling distribuido, que permite que varios crawlers o computadoras trabajen simultáneamente para recopilar datos de manera más eficiente y rápida.
Como resultado, este procesamiento distribuido puede proporcionar a los desarrolladores de web crawling más de diez veces más productividad.
2. Principios del web crawling distribuido
Escalabilidad
La escalabilidad se refiere a la capacidad de un sistema para manejar de manera efectiva un aumento en la carga de trabajo. Esto implica que a medida que aumentan las demandas de datos, se deben agregar automáticamente más web crawlers o servidores a la red. Utilizando la tecnología de AutoScaling de AWS, se pueden aumentar el número de servidores a medida que aumenta la cantidad de datos y luego reducir el número de servidores al mínimo una vez que se hayan recopilado todos los datos.**Balanceo de carga
**El balanceo de carga garantiza que las tareas se distribuyan uniformemente entre todos los scrapers en la red. Esto previene la sobrecarga de scrapers específicos y garantiza la utilización eficiente de los recursos.**Tolerancia a fallos
**La tolerancia a fallos se refiere a la capacidad del sistema para seguir funcionando incluso si uno o más crawlers fallan en el procesamiento de datos. Incluye tecnologías para evitar la pérdida de datos debido a duplicados, entre otros.
3. Implementación del web crawling distribuido: Guía paso a paso
Paso 1. Diseño de la arquitectura de crawling
El primer paso es diseñar una arquitectura que facilite el web crawling distribuido. Puede ser una arquitectura maestro-trabajador donde el maestro asigna tareas a los crawlers o una arquitectura de pares independientes a pares.
HashScraper procesa la extracción de datos de manera eficiente al extraer los enlaces de las páginas de listas y solicitar todas las páginas detalladas al mismo tiempo para recopilar datos de múltiples servidores de forma distribuida y rápida.
**Paso 2. Implementación de escalabilidad y balanceo de carga
**El siguiente paso es implementar la escalabilidad y el balanceo de carga en la arquitectura. Esto se puede lograr utilizando diversas herramientas y tecnologías, como plataformas de computación en la nube y algoritmos de balanceo de carga.
HashScraper recopila datos basados en la nube múltiple (AWS, GCP, IDC nacional, servidores propios, etc.).
**Paso 3. Garantía de tolerancia a fallos
**El último paso es garantizar la tolerancia a fallos, lo que implica crear copias de seguridad de los datos, establecer verificaciones automáticas del sistema e implementar procedimientos de recuperación.
HashScraper hereda la clase HsDynamicWorker para crear crawlers, y si falla la recopilación de datos en el web crawler, se genera una excepción y la tarea se coloca en la cola de reintento para intentar varias veces.
4. Herramientas y tecnologías para el web crawling distribuido
Existen varias herramientas y tecnologías que pueden acelerar el web crawling distribuido, incluyendo:
- Plataformas de computación en la nube: Plataformas como AWS, Google Cloud y Azure proporcionan recursos informáticos escalables para el web crawling distribuido.
- Frameworks de web crawling: Frameworks como Scrapy y BeautifulSoup se pueden utilizar para construir sistemas de web crawling distribuido.
- Tecnologías de big data: Tecnologías como Hadoop y Spark son útiles para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos extraídos a través del web crawling distribuido.
5. Consideraciones legales y éticas
Si bien el web crawling distribuido puede mejorar significativamente la capacidad de extracción de datos, es importante cumplir con las leyes y los términos de uso de los sitios web. Ignorar esto puede resultar en problemas legales (como interferencia en el negocio).
Dado que la extracción de datos puede causar una carga en los sitios web objetivo, lo que puede resultar en molestias para los usuarios, se recomienda aplicar un retraso adecuado al recopilar datos.
6. Conclusión: Utilizando el web crawling distribuido para el éxito centrado en los datos
Al dominar la tecnología de web crawling distribuido, las empresas pueden obtener una gran cantidad de recursos de datos, lo que les permite mejorar su información y toma de decisiones. Esto aumenta la competitividad de la empresa.
