Tôi đã xây dựng một hệ thống thu thập dữ liệu phân tán, nhưng liệu nó có đáng không?

Giới thiệu nội dung

Thông tin quan trọng

• Dự án đã sử dụng Scrapy với 32 yêu cầu đồng thời và mất hơn 160 giây để thực hiện 1400 yêu cầu.
• Người phát biểu đã khám phá khả năng làm cho quá trình thu thập dữ liệu nhanh hơn thông qua việc thu thập phân tán.
• Scraping phân tán liên quan đến việc chạy nhiều phiên bản của một con nhện trên các máy khác nhau, cụ thể là sử dụng nhiều giọt Digital Ocean.
• Một instance Redis trung tâm đã được sử dụng để quản lý các URL, và Scrapy Redis đã hỗ trợ quá trình này.
• Lợi ích chính của việc phân tán thu thập dữ liệu là khả năng mở rộng theo chiều ngang và xem xét cần bao nhiêu nút để vượt trội hơn một dự án Scrapy tiêu chuẩn.
• Khi dự án được thử nghiệm với 45 trang giảm xuống 50, nó cho thấy một sự giảm thời gian đáng kể.
• Ban đầu, phương pháp phân tán chậm hơn một chút so với một phiên bản đơn lẻ do chi phí quản lý nhiều nút.
• Các proxy rất quan trọng cho việc thu thập dữ liệu phân tán và dự án đã sử dụng một nhà tài trợ để có được các proxy chất lượng cao, nhanh chóng và có nguồn gốc đạo đức.
• Người phát biểu đã lưu ý những thách thức như độ trễ địa lý do vị trí của máy chủ ảnh hưởng đến hiệu suất.
• Họ đã gặp phải những khó khăn kỹ thuật cần các công cụ tùy chỉnh để quản lý nhiều VPS, cùng với những phức tạp trong việc xử lý độ trễ và chi phí.
• Dự án nhằm thử nghiệm tính khả thi của việc thu thập dữ liệu phân tán, chứng minh tính năng của nó nhưng đặt dấu hỏi về giá trị của nó đối với trường hợp sử dụng cụ thể này.