Java爬虫系列 - 爬虫补充内容+ElasticSearch展示数据

一，定时任务

Cron表达式

@Component
public class TaskTest {@Scheduled(cron = "0/5 * * * * *") // 从0秒开始，每个五秒 执行一次 { 秒 分 时 天 月 周 }public void test(){System.out.println("定时任务执行了");}
}

二，网页去重

之前我们对下载的url地址进行了去重操作，避免同样的url下载多次。其实不光url需要去重，我们对下载的内容也需要去重。

在网上我们可以找到许多内容相似的文章。但是实际我们只需要其中一个即可，同样的内容没有必要下载多次，那么如何进行去重就需要进行处理了

去重方案介绍

指纹码对比

最常见的去重方案是生成文档的指纹门。例如对一篇文章进行MD5加密生成一个字符串，我们可以认为这是文章的指纹码，再和其他的文章指纹码对比，一致则说明文章重复。

但是这种方式是完全一致则是重复的，如果文章只是多了几个标点符号，那仍旧被认为是不重复的，这种方式并不合理

BloomFilter

这种方式就是我们之前对url进行去重的方式，使用在这里的话，也是对文章进行计算得到一个数，再进行对比，缺点和方法1是一样的，如果只有一点点不一样，也会认为不重复，这种方式不合理。

KMP算法

KMP算法是一种改进的字符串匹配算法。KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。能够找到两个文章有哪些是一样的，哪些不一样。

这种方式能够解决前面两个方式的“只要一点不一样就是不重复”的问题。但是它的时空复杂度太高了，不适合大数据量的重复比对。

还有一些其他的去重方式：最长公共子串、后缀数组、字典树、DFA等等，但是这些方式的空复杂度并不适合数据量较大的工业应用场景。我们需要找到一款性能高速度快，能够进行相似度对比的去重方案

Google 的 simhash 算法产生的签名，可以满足上述要求。这个算法并不深奥，比较容易理解。这种算法也是目前Google搜索引擎所目前所使用的网页去重算法。

SimHash

1. 流程介绍

simhash是由 Charikar 在2002年提出来的，为了便于理解尽量不使用数学公式，分为这几步:

1、分词，把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。

2、hash，通过hash算法把每个词变成hash值，比如“美国”通过hash算法计算为 100101,“51区”通过hash算法计算为 101011。这样我们的字符串就变成了一串串数字。

3、加权，通过 2步骤的hash生成结果，需要按照单词的权重形成加权数字串，“美国”的hash值为“100101”，通过加权计算为“4 -4 -4 4 -4 4”

“51区”计算为 “ 5 -5 5 -5 5 5”。

4、合并，把上面各个单词算出来的序列值累加，变成只有一个序列串。

“美国”的 “4 -4 -4 4 -4 4”，“51区”的 “ 5 -5 5 -5 5 5”

把每一位进行累加， “4+5 -4±5 -4+5 4±5 -4+5 4+5”à“9 -9 1 -1 1 9”

5、降维，把算出来的 “9 -9 1 -1 1 9”变成 0 1 串，形成最终的simhash签名。

2. 签名距离计算

我们把库里的文本都转换为simhash签名，并转换为long类型存储，空间大大减少。现在我们虽然解决了空间，但是如何计算两个simhash的相似度呢？

我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。两个simhash对应二进制（01串）取值不同的数量称为这两个simhash的海明距离。

举例如下： 10101 和 00110 从第一位开始依次有第一位、第四、第五位不同，则海明距离为3。对于二进制字符串的a和b，海明距离为等于在a XOR b运算结果中1的个数（普遍算法）。

参考项目

代理的使用

有些网站不允许爬虫进行数据爬取，因为会加大服务器的压力。其中一种最有效的方式是通过ip+时间进行鉴别，因为正常人不可能短时间开启太多的页面，发起太多的请求。

我们使用的WebMagic可以很方便的设置爬取数据的时间, 但是这样会大大降低我们爬取数据的效率，如果不小心ip被禁了，会让我们无法爬去数据，那么我们就有必要使用代理服务器来爬取数据。

1. 代理服务器

代理（英语：Proxy），也称网络代理，是一种特殊的网络服务，允许一个网络终端（一般为客户端）通过这个服务与另一个网络终端（一般为服务器）进行非直接的连接。

提供代理服务的电脑系统或其它类型的网络终端称为代理服务器（英文：Proxy Server）。一个完整的代理请求过程为：客户端首先与代理服务器创建连接，接着根据代理服务器所使用的代理协议，请求对目标服务器创建连接、或者获得目标服务器的指定资源。

我们就需要知道代理服务器在哪里（ip和端口号）才可以使用。网上有很多代理服务器的提供商，但是大多是免费的不好用，付费的还行。

2. 使用代理

WebMagic使用的代理APIProxyProvider。因为相对于Site的“配置”，ProxyProvider定位更多是一个“组件”，所以代理不再从Site设置，而是由HttpClientDownloader设置。

ProxyProvider有一个默认实现：SimpleProxyProvider。它是一个基于简单Round-Robin的、没有失败检查的ProxyProvider。可以配置任意个候选代理，每次会按顺序挑选一个代理使用。它适合用在自己搭建的比较稳定的代理的场景。

如果需要根据实际使用情况对代理服务器进行管理（例如校验是否可用，定期清理、添加代理服务器等），只需要自己实现APIProxyProvider即可。

请求能返回地址的api：https://api.myip.com/

免费代理服务器地址：免费私密代理 - 米扑代理 (mimvp.com)

为了避免干扰，先把之前项目中的其他任务的@Component注释掉，再在案例中加入编写以下逻辑：

@Component
public class ProxyTest implements PageProcessor {@Scheduled(fixedDelay = 1000)public void process() {// 创建下载器 DownloaderHttpClientDownloader httpClientDownloader = new HttpClientDownloader();// 给下载器设置代理服务器信息httpClientDownloader.setProxyProvider(SimpleProxyProvider.from(new Proxy("221.122.91.65", 80)));Spider.create(new ProxyTest()).addUrl("https://api.myip.com/").setDownloader(httpClientDownloader)// 设置下载器.run();}@Overridepublic void process(Page page) {System.out.println(page.getHtml().toString());}private Site site = Site.me();@Overridepublic Site getSite() {return site;}
}

三， ElasticSearch环境准备

安装ElasticSearch服务：Download Elasticsearch | Elastic点击下载需要用到的环境,百度云中

下载 elasticsearch-5.6.16.zip 并解压, 推荐使用1.8及以上64位jdk

进入bin中启动 elasticsearch.bat

当出现以下内容表示启动完成

访问地址是http://127.0.0.1:9200 访问该地址得到json数据表示ElasticSearch安装启动完成

安装ES的图形化界面插件

安装ElasticSearch的head插件，完成图形化界面的效果，完成索引数据的查看。采用本地安装方式进行head插件的安装。elasticsearch-5-*以上版本安装head需要安装node和grunt。

1）安装head插件：GitHub - mobz/elasticsearch-head：弹性搜索集群的 Web 前端

​ 将head压缩包elasticsearch-head-master.zip解压到任意目录，但是要和elasticsearch的安装目录区别开

2）安装nodejs：Index of /download/release/v8.9.4/ (nodejs.org)

直接下一步就行了

3）将grunt安装为全局命令 ，Grunt是基于Node.js的项目构建工具

在cmd控制台中输入如下执行命令：

npm install -g grunt-cli

ps:如果安装不成功或者安装速度慢，可以使用淘宝的镜像进行安装：

npm install -g cnpm –registry=https://registry.npm.taobao.org

后续使用的时候，只需要把npm xxx 换成 cnpm xxx 即可

1. 修改elasticsearch配置文件：elasticsearch.yml，增加以下三句命令：

http.cors.enabled: truehttp.cors.allow-origin: "*"network.host: 127.0.0.1

重启

2. 进入head目录启动head，在命令提示符下输入命令：

grunt server

根据提示访问http://localhost:9100，效果如下：

PS：如果第5步失败，执行以下命令

npm install grunt

再次运次那个grunt server, 根据提示按以下方式依次安装组件

npm install grunt-contrib-clean grunt-contrib-concat grunt-contrib-watch grunt-contrib-connect grunt-contrib-copy grunt-contrib-jasmine

安装成功后再执行 grunt server即可

安装分词器

解压elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.zip

将解压后的elasticsearch文件夹拷贝到elasticsearch-5.6.8\plugins下，并重命名文件夹为ik

重新启动ElasticSearch，即可加载IK分词器

Node.js--下载/安装/配置--安装步骤/安装教程/加快速度/使用国内镜像--Windows/Linux/Docker_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客

详情参考博客：

(87条消息) Java爬虫系列(五) - 爬虫补充内容+ElasticSearch展示数据_yzhSWJ的博客-CSDN博客