Hadoopベースの分散型Webクローラーの例

以下では、Hadoopベース分散クローラ事例の概要を説明する。

1. アーキテクチャ設計：

1. 分散コンピューティングフレームワークとして Hadoop を使用して、HDFS(Hadoop Distributed File System) でクロールしたデータを保存します。
2. MapReduceモデルを活用した分散タスクスケジューリングとデータ処理
3. マスターノードを使い、タスクのスケジューリングとシステム全体の稼働状況の監視を行います。
4. 複数のスレーブノードを使用して具体的なクロールタスクを実行します。

1. クローリング手順：

1. Master节点将初始的URL队列写入到HDFS中。
2. スレーブ側ノードがHDFSからURLキューを読み込みデータのクロールをしています。
3. 取得したデータは HDFS に書き込まれます。
4. マスターノードは、定期的にHDFS内のデータをチェックし、新しく見つけたURLをURLキューに追加します。それは次のクロールのきっかけになります。
5. 上記の手順を全てのURLクローラータスクが完了するまで繰り返す。

1. データ処理：

1. MapReduce モデルを使って、クロールしたデータを処理・分析
2. Mapperフェーズ：各クロールされたデータに対して解析を実施し、必要情報を抽出、キーペアを作成。
3. レデューサ段階：マッパー段階の出力のキーバリューペアを要約および結合して、最終的な結果を生成します。

1. 防災と災害復旧：

1. スレーブノードが障害または停止すると、マスターノードは他の使用可能なスレーブノードにタスクを再割り当てします。
2. Hadoopのタスクスケジューリングとフォールトトレランスのメカニズムを使用することで、システム全体の安定稼働と災害復旧能力を確保する。

なお、以上は概要であり、実際の分散型クローラーシステムを実現するには、URLの重複排除、アンチクローリング対策、データのクレンジングや格納など、さらなる詳細と実装方法を考慮する必要があります。