分布式大數據采集關鍵技術研究與實現分析

羅煜權

（國網樂山供電公司 四川省樂山市 614000）

在大數據時代，為了確保大數據能夠集合采集關鍵技術，完成研究分析，需要就大數據進行挖掘。因此，在大數據技術發展中，大數據技術對我國各領域產生了非常明顯的增進作用。在互聯網的發展中，其圖像、視頻等網絡數據呈現爆發式增長，以淘寶網為例，淘寶網會員目測有4 億人數之多，其產生的交易數據達20TB，而國外的社交巨頭Facebook 每天的用戶數量已然超過300TB。龐大的數據意味著需要對大數據進行采集技術分析，并提取其關鍵因素，以便對其整體進行高質量的改革。因此，如何研究大數據并對大數據采集技術進行優化，對互聯網的未來發展具有非常重要的直觀作用。

1 大數據采集技術的核心體系

大數據采集技術可以從系統海量數據分析、挖掘等層面，掌握大數據并對其中出現的典型問題進行解決。在大數據中的采集技術，借助軟件對數據量進行捕捉管理以及分析。大數據采集技術不僅針對大數據的容量，同時更可以完成對海量數據的交換、整合，以確保能夠實現全新的價值體系，帶來巨大利潤以及巨大發展。大數據采集技術可以幫助企業以及相關領域解決目前的困境以及難題，對企業帶來全新的商業價值以及機會。同時，也對企業IT 技術提供了全新的發展思路。在分布式大數據采集中，借助大數據以及云計算技術，可以高效快速響應市場需求。在大數據采集中，其包含了以下七種核心技術：

1.1 大數據以及Hadoop生態系統

在此系統中，可以借助分布式文件系統HDFS 以及集群文件系統ClusterFS 和NoSQL Database 技術使其能夠搭載技術原理，完成應用技術分布式計算框架，以及分布式數據庫。分布式數據倉庫可以對大數據的冗余數據量進行集中處理優化，以保障其能夠符合大數據的采集需求量。

1.2 關系型數據技術

可以借助大數據信息采集、建立關系型數據庫，掌握企業級數據構建開發，以及應用。

1.3 分布式數據處理技術

可以詳細的介紹Map/Reduce 計算模型，以確保根據Hadoop Map/Reduce 技術，完成原理以及應用。

1.4 海量數據分析以及挖掘技術

在數據挖掘算法中，其依托于Minhash,Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF 數據挖掘算法，可以確保在數據挖掘中能夠得到有效應用。

1.5 物聯網以及大數據

在大數據應用中，物聯網通過遙感圖像以及時空序列號查詢，可以實現數據的信息發掘以及聯系。

1.6 文件系統

根據HDFS 完成部署，以提供高性能的吞吐量，達成全新的數據訪問。

1.7 NoSQL

詳細的介紹NoSQL 非線性數據庫管理的原理架構以及其典型的應用。

2 分布式大數據采集系統架構

2.1 整體架構

在系統框架的整體架構中，分布式大數據系統采集架構主要包含了以下幾個模塊，包含但不限于抓取模塊、IP 技術代理模塊、URL 處理模塊以及數據儲存分析模塊。URL 隊伍中所需要爬取的數據量，隨后調取整個數據代理時完成可用代理分析，從互聯網中完成源數據的抓取。解析對數據進行處理時的注意事項，可以去除明顯噪音干擾。隨后，基于標簽數塊節點，以采取合理的算法信息其URL 相關數據，交由URL 數據模型處理。而基本數據則有數據模塊進行處理，模塊中可以對分布式抓取完成精準掌控，確保其整體數據能夠完成規則化持久化的增長，為后續分析奠定可持續性基礎。

2.2 分布式架構分析

在分布式架構中，本系統可以通過圖1所示，完成主控節點。例如，根據URL 系統查取整個分配主機，隨后按照主機完成采集任務以及解析任務。并將已爬取到的URL 解析至全新的URL 主控節點，完成控制。根據成功抓取的URL 混存集合至節點模式里，隨后過濾，產生全新的URL。將其緩存至對應的待爬隊伍，分析待爬隊伍以及已爬取隊伍二者之間的數據整合量，完成redis 合理分析。采取優先分配策略，以便于后續的爬取使用。

圖1：ULR 分布式架構

3 分布式大數據信息提取

在信息提取中，我國學者進行了相關的研究。采用目前常用的視覺特征算法，解析其有可能會出現的網頁算法錯誤。在整個正文解析時，其實雖然可以達到良好效果，但整個VI PS 算法極為復雜，因此導致迭代次數極多。同時，其自身也依賴于瀏覽器的內核代碼，消耗極長時間。且在對數據進行查詢過程中，需要根據網頁數據的整合度進行分析，以確保能夠實現歸類，并對每類網頁訓練得出相應的模板完成提取。該方法可以適用于結構不同的網頁正文提取，在使用時，對每一個標記窗口首先進行分詞，隨后計算其合理距離。不僅對分詞技術具有極高的應用性能，同時其自身存在一定的效率問題。因此，為了避免出現相關問題，需要確保其存在通用性以及效率完成分析。