- Tài nguyênSử dụng Sản phẩmCông cụ trực tuyếnTin tức mới nhất
- Định giá
- Giới thiệu
VN
Thu thập dữ liệu phân tán liên quan đến việc chạy nhiều phiên bản của một công cụ thu thập dữ liệu web trên nhiều máy khác nhau để cải thiện hiệu quả và tốc độ. Trong một thí nghiệm gần đây, một dự án Scrapy đã được thiết lập với 32 yêu cầu đồng thời, hoàn thành khoảng 1,400 yêu cầu chỉ trong hơn 160 giây. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là: liệu quá trình này có thể được tăng tốc thông qua thu thập dữ liệu phân tán không? Bằng cách sử dụng nhiều droplet Digital Ocean và một hàng đợi Redis trung tâm, mục tiêu là đạt được khả năng mở rộng ngang và nâng cao hiệu suất.
Khi thu thập dữ liệu từ nhiều nút, việc sử dụng proxy trở nên cần thiết. Proxy chất lượng cao, an toàn và có nguồn gốc đạo đức có thể cải thiện đáng kể quá trình thu thập dữ liệu. Với quyền truy cập vào hơn 10 triệu proxy, người dùng có thể hưởng lợi từ các phiên đồng thời không giới hạn từ nhiều quốc gia, cho phép việc trích xuất dữ liệu hiệu quả. Proxy dân cư đặc biệt hiệu quả trong việc vượt qua các biện pháp bảo vệ chống bot, trong khi proxy trung tâm dữ liệu cung cấp thông lượng cao cho các trường hợp sử dụng khác nhau.
Trong thí nghiệm, mười nút riêng biệt đã được kết nối với hàng đợi Redis, mỗi nút thu thập một URL mới và trả về dữ liệu. Thật bất ngờ, ngay cả với mười nút, hiệu suất không vượt qua được dự án Scrapy với một nút đơn. Về lý thuyết, nếu 1,400 URL có 1,400 nút để thu thập, nhiệm vụ có thể được hoàn thành chỉ trong vài giây. Tuy nhiên, cách tiếp cận này đặt ra những lo ngại về khả năng lạm dụng, chẳng hạn như các cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS), làm ngập các máy chủ bằng các yêu cầu.
Sau khi chạy thiết lập thu thập dữ liệu phân tán, kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể về tốc độ. Thời gian hoàn thành giảm xuống khoảng 91 giây với 19 nút, so với 161 giây với một nút đơn. Thành công này đã chứng minh tiềm năng của thu thập dữ liệu phân tán, mặc dù độ phức tạp và chi phí liên quan đến việc quản lý nhiều nút cần được xem xét.
Mặc dù có những lợi thế, thu thập dữ liệu phân tán cũng đặt ra một số thách thức. Tốc độ mạng thường là yếu tố hạn chế, chứ không phải sức mạnh xử lý của các máy riêng lẻ. Trong khi việc phân phối một công cụ thu thập dữ liệu đơn giản có thể mang lại lợi ích tối thiểu, các công cụ thu thập dữ liệu dựa vào tự động hóa trình duyệt có thể thấy sự cải thiện về hiệu suất. Tuy nhiên, việc quản lý một đội ngũ trình duyệt là phức tạp và tốn thời gian, dẫn đến nhiều người chọn truy cập API vào các dịch vụ trình duyệt thay thế.
Chạy một phiên bản Scrapy đơn lẻ phát sinh chi phí tối thiểu, nhưng việc sử dụng Redis và nhiều máy chủ có thể nhanh chóng tăng lên. Thí nghiệm đã làm nổi bật sự cần thiết phải xem xét cẩn thận chi phí so với lợi ích trong thu thập dữ liệu phân tán. Mặc dù bằng chứng về khái niệm đã thành công, độ phức tạp và chi phí liên quan có thể làm nản lòng việc sử dụng trong tương lai cho các dự án tương tự. Đối với những ai quan tâm đến việc thu thập dữ liệu hiệu quả, việc khám phá các thiết lập trên một máy với khả năng bất đồng bộ có thể mang lại lợi ích hơn.
Q: Thu thập dữ liệu phân tán là gì?
A: Thu thập dữ liệu phân tán liên quan đến việc chạy nhiều phiên bản của một công cụ thu thập dữ liệu web trên nhiều máy khác nhau để cải thiện hiệu quả và tốc độ.
Q: Thu thập dữ liệu phân tán cải thiện hiệu suất như thế nào?
A: Bằng cách sử dụng nhiều máy và một hàng đợi Redis trung tâm, thu thập dữ liệu phân tán nhằm đạt được khả năng mở rộng ngang, điều này có thể nâng cao hiệu suất.
Q: Tại sao proxy lại quan trọng trong thu thập dữ liệu phân tán?
A: Proxy là cần thiết để thu thập dữ liệu từ nhiều nút vì chúng cho phép kết nối chất lượng cao, an toàn và có nguồn gốc đạo đức, giúp vượt qua các biện pháp bảo vệ chống bot.
Q: Các loại proxy nào hiệu quả cho việc thu thập dữ liệu?
A: Proxy dân cư hiệu quả trong việc vượt qua các biện pháp bảo vệ chống bot, trong khi proxy trung tâm dữ liệu cung cấp thông lượng cao cho các trường hợp sử dụng khác nhau.
Q: Kết quả của thí nghiệm thu thập dữ liệu phân tán là gì?
A: Thí nghiệm cho thấy sự cải thiện đáng kể về tốc độ, với thời gian hoàn thành giảm xuống khoảng 91 giây với 19 nút, so với 161 giây với một nút đơn.
Q: Những thách thức nào liên quan đến thu thập dữ liệu phân tán?
A: Những thách thức bao gồm giới hạn tốc độ mạng, độ phức tạp trong việc quản lý nhiều nút và khả năng lạm dụng như các cuộc tấn công DDoS.
Q: Những cân nhắc về chi phí cho thu thập dữ liệu phân tán là gì?
A: Trong khi một phiên bản Scrapy đơn lẻ phát sinh chi phí tối thiểu, việc sử dụng Redis và nhiều máy chủ có thể nhanh chóng tăng lên, cần xem xét cẩn thận chi phí so với lợi ích.
Q: Liệu thu thập dữ liệu phân tán có phải luôn là lựa chọn tốt nhất không?
A: Không nhất thiết; đối với một số dự án, việc khám phá các thiết lập trên một máy với khả năng bất đồng bộ có thể mang lại lợi ích hơn do độ phức tạp và chi phí thấp hơn.