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这是一个创建于 2684 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
之前都是存到本机 MySql 数据库，这一次需要存到远程的 Hadoop 服务器中，实现边爬边存，不落到本机，请问有什么方法吗？有什么插件可以实现 Scrapy 和 hdfs 的连接呢，还是说需要自己写一个？求大神解答
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defunct9 2017-07-03 15:59:32 +08:00
自己写个
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songjiaxin2008 2017-07-03 16:00:43 +08:00
这就是个 pipeline 吧 就跟换成 mongoDB 一个意思
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1iuh 2017-07-03 16:04:54 +08:00
thrift
或者用 java 写个接口接收数据。 我之前也遇到过类似的问题， 至少我没有找到 python 直接连接 hdfs 的库。 |
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dropwater OP @defunct9 初学者，有点吃力。还是想找造好的轮子
@songjiaxin2008 这个能再详细指点一下吗？好像是没有现成的... @1iuh 谢谢指点，我去试一试。python 直接连 hdfs 查到了一个 pyhdfs，不过也还没找到 scrapy 直接连的办法。 |
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songjiaxin2008 2017-07-03 16:27:22 +08:00
https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html 可以看'Write items to MongoDB' 或者 json 那一节，这边你要先和 hadoop 建立连接，然后自己实现‘ process_item ’这个方法。因为`scrapy`是解耦的，并不关心你的存储后端。
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1iuh 2017-07-03 16:28:25 +08:00
@dropwater #4 看了下这个 pyhdfs，只有 10 个 star 呀，你确定没坑？
不过话说回来，只要这个 pyhdfs 可以工作，你就可以用呀。scrapy 接收到数据，然后调用这个库直接写入数据就行了。异步这块要处理一下，不然影响效率。 你要是想找 scrapy-hdfs 这种库肯定是找不到的。我还是建议你用 java 直接写个接口。 |
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liprais 2017-07-03 16:30:26 +08:00 via iPhone
不要直接写 hdfs,效率低到哭
搞个管道，爬完写到管道里，那边消费到 hdfs |
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defunct9 2017-07-03 16:37:31 +08:00
哎，地球这么大，给个可行方案吧。
建立个 kafka 队列，然后 python 写 kafka 的轮子必然是有了。 kafka 写 hdfs 那是顺理成章，这样就搞定了。 |
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ym1ng 2017-07-03 16:39:52 +08:00
Mq 加 logstash 直接搞定，scrapy 的 pipeline 里面把数据打到 mq 里，logstash 的 input 是 mq，output 是 hdfs
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stcasshern 2017-07-03 16:46:35 +08:00
存在 hdfs，我理解的 hdfs 不是一个文件系统吗？？ 数据难道不是存在各种数据库？要直接写的话，就是改 pipeline 吧。
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defunct9 2017-07-03 16:56:00 +08:00
hdfs+hbase，这个路数。或者直接 kafka+spark，计算去了。
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zhaob 2017-07-03 18:23:34 +08:00
Scrapy 爬取的数据存成日志
再加一个 Flume 把日志同步存储到 HDFS |
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timothyye 2017-07-03 19:17:38 +08:00 via Android
需要一个消息队列
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knktc 2017-07-03 22:43:18 +08:00
直接写 flume 呗，flume 用个 http 的 source 和 hdfs 的 sink，不会增加什么开发量
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