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基于Hadoop的分布式网络爬虫的设计与研究的开题报告
一、项目简介
本项目旨在设计并实现一种基于Hadoop的分布式网络爬虫，实现对特定网站的数据抓取和分析。通过多节点的分布式爬取和并行处理，大大提升抓取效率。
二、项目背景
随着互联网的发展，越来越多的企业需要从互联网中获取数据作为业务的决策参考和数据分析的依据。而网络爬虫作为一种获取互联网数据的常用手段，其效率对于数据量巨大的网站来说显得尤为重要。
传统的网络爬虫一般采用单机爬取的方式，从而限制了抓取效率的提升。而我们可以通过使用Hadoop的分布式计算框架来实现分布式爬取和数据处理，这一方面是利用Hadoop的存储和计算的分离特点，另一方面则是充分利用多节点资源，从而提升爬取效率。
三、项目目标
1.实现基于Hadoop的分布式网络爬虫，支持多节点同时爬取。
2.实现爬取数据的存储，支持Hadoop的HDFS和HBase存储方式。
3.处理爬取到的数据，分析提取所需信息。
4.基于爬取的数据，构建数据分析模型，实现对网站数据的可视化分析。
5.实现对爬虫任务的监控与调度，保证爬虫的稳定运行。
四、项目技术方案
1.爬虫模块：使用Java语言编写多线程爬虫程序，使用Jsoup解析HTML页面内容。
2.存储模块：使用HDFS作为爬取数据的存储介质，使用HBase作为处理后的数据存储。爬取数据按照一定的规则划分成多个块，存储于HDFS不同节点。
3.数据处理模块：使用MapReduce模型对爬取数据进行处理，结合HBase进行分析和归档。使用Hive作为数据统计和可视化分析的工具，生成图表和报表。
4.爬虫任务调度模块：使用Zookeeper实现任务的协调调度，保证爬虫任务在多节点间平衡的运行。
五、项目成果
本项目的主要成果为基于Hadoop的分布式网络爬虫系统，实现对网站数据的抓取和处理，以及数据分析和展示功能。在实现的过程中，会涉及到多个技术领域的知识，包括Java编程语言、Hadoop分布式计算框架、Hive数据分析工具、Zookeeper任务协调和调度等等。
六、项目进度安排
1.第一周：完成项目需求分析和技术方案设计。
2.第二周：完成爬虫模块编写和调试。
3.第三周：完成Hadoop分布式计算框架的搭建和MapReduce任务的编写。
4.第四周：完成Hive数据分析工具的使用和数据统计分析功能的实现。
5.第五周：完成Zookeeper任务协调和调度模块的设计和编写。
6.第六周：完成数据可视化分析模块的编写和展示功能的实现。
7.第七周：完成所有模块的测试和调试，以及对系统进行优化。
八、结论
本项目的实现可以为企业提供从互联网中获取数据的解决方案，通过Hadoop分布式计算框架的应用，大幅提高爬虫效率，并可以实现对数据的处理和分析，为企业的数据决策提供有力的支持。