- РесурсыИспользование продуктаОнлайн-инструментыПоследние новости
- Цены
- Реферальная
Распределенный сбор данных включает в себя запуск нескольких экземпляров веб-скребка на различных машинах, что позволяет одновременно собирать данные из нескольких источников. Этот метод может значительно повысить скорость и эффективность процессов извлечения данных. В недавнем эксперименте был настроен проект Scrapy с 32 параллельными запросами, завершившими около 1,400 запросов всего за чуть более 160 секунд. Однако возникает вопрос: может ли распределенный сбор данных ускорить этот процесс?
Для облегчения распределенного сбора данных использовалась центральная очередь, управляемая Redis. Эта настройка позволяет нескольким узлам извлекать URL-адреса из одного источника, упрощая процесс сбора данных. Основное преимущество распределенного сбора данных заключается в горизонтальном масштабировании, что означает добавление большего количества узлов для улучшения производительности. В эксперименте 10 отдельных узлов были подключены к очереди Redis, каждый из которых собирал новый URL и возвращал данные.
Несмотря на внедрение 10 узлов, подход распределенного сбора данных не привел к улучшению скорости по сравнению с настройкой на одном узле Scrapy. Общее время составило 176 секунд, что было лишь немного медленнее, чем производительность на одном узле. Это поднимает вопрос о целесообразности распределенного сбора данных для более простых задач, особенно когда скорость сети становится ограничивающим фактором.
При сборе данных с нескольких узлов использование прокси становится необходимым. Высококачественные, безопасные и этически полученные прокси могут помочь избежать обнаружения и блокировки со стороны веб-сайтов. Резидентные прокси особенно эффективны для обхода защит от ботов, в то время как прокси из дата-центров предлагают высокую пропускную способность для менее сложных задач сбора данных. Интеграция прокси в процесс сбора данных может значительно повысить эффективность и снизить риск блокировки.
В эксперименте количество узлов было увеличено до 19, что привело к значительному сокращению времени сбора данных до всего 91 секунды для тех же 1,400 URL. Это демонстрирует, что хотя распределенный сбор данных может предоставить преимущества в скорости, он не всегда является наиболее экономически эффективным или эффективным решением для каждого случая использования. Сложность управления несколькими узлами и обеспечения их бесперебойной работы может перевесить преимущества в более простых сценариях сбора данных.
Запуск распределенной операции по сбору данных сопряжен с собственным набором проблем. Проблемы, такие как управление виртуальными частными серверами (VPS), правильное распределение кода и обработка сбоев узлов, могут усложнить процесс. Кроме того, географическая задержка может повлиять на производительность, если экземпляр Redis и узлы сбора данных расположены не оптимально. Стоимость обслуживания нескольких серверов и экземпляра Redis также добавляет сложности к распределенному сбору данных.
Хотя распределенный сбор данных может предложить преимущества в определенных сценариях, таких как автоматизация браузера, он может не быть лучшим подходом для более простых проектов по сбору данных. Эксперимент показал, что скорость сети часто является узким местом в сборе данных, а не вычислительная мощность отдельных машин. Для многих случаев использования хорошо оптимизированная настройка на одном узле может обеспечить достаточную производительность без добавленной сложности и затрат распределенной системы.
В: Что такое распределенный сбор данных?
О: Распределенный сбор данных включает в себя запуск нескольких экземпляров веб-скребка на различных машинах для одновременного сбора данных из нескольких источников, что повышает скорость и эффективность.
В: Как Redis облегчает распределенный сбор данных?
О: Redis действует как центральная очередь, которая позволяет нескольким узлам извлекать URL-адреса из одного источника, упрощая процесс сбора данных и позволяя горизонтальное масштабирование.
В: Улучшил ли подход распределенного сбора данных производительность в эксперименте?
О: Нет, несмотря на использование 10 узлов, распределенный сбор данных не привел к улучшению скорости по сравнению с настройкой на одном узле, заняв 176 секунд по сравнению с производительностью на одном узле.
В: Почему прокси важны в распределенном сборе данных?
О: Прокси помогают избежать обнаружения и блокировки со стороны веб-сайтов. Высококачественные резидентные прокси эффективны для обхода защит от ботов, в то время как прокси из дата-центров предлагают высокую пропускную способность для более простых задач.
В: Каков был результат увеличения количества узлов до 19?
О: Увеличение узлов до 19 привело к значительному сокращению времени сбора данных до всего 91 секунды для тех же 1,400 URL, демонстрируя потенциальные преимущества скорости распределенного сбора данных.
В: Какие проблемы связаны с распределенным сбором данных?
О: Проблемы включают управление виртуальными частными серверами (VPS), правильное распределение кода, обработку сбоев узлов, географическую задержку и стоимость обслуживания нескольких серверов и экземпляра Redis.
В: Стоит ли распределенный сбор данных для всех проектов?
О: Хотя он может предложить преимущества в определенных сценариях, распределенный сбор данных может не быть лучшим подходом для более простых проектов, так как скорость сети часто является узким местом, а не вычислительная мощность.