nutch与hadoop

Nutch是最早用MapReduce的项目 （Hadoop其实原来是Nutch的一部分），Nutch的plugin机制吸取了eclipse的plugin设计思路。在Nutch中 MapReduce编程方式占据了其核心的结构大部分。从插入url列表（Inject），生成抓取列表（Generate），抓取内容（Fetch）， 分析处理内容（Parse），更新Crawl DB库（Update ），转化链接（Invert　Links）一直到建立索引（Index）都是采用MapReduce来完成的。查看Nutch的源代码我们能够学到更多的 如何用MapReduce来处理我们编程中所遇到的问题。

Nutch从获取下载列表到建立索引的过程：

插入url列表到Crawl DB，引导下面的抓取程序
循环:
– 从Crawl DB生成一些url列表;
– 抓取内容;
– 分析处理抓取的内容;
– 更新Crawl DB库.
转化每个页面中外部对它的链接
建立索引

具体技术实现细节：

1。插入url列表（Inject）

MapReduce程序1:
目标:转换input输入为CrawlDatum格式.
输入: url文件
Map(line) → <url, CrawlDatum>
Reduce()合并多重的Url.
输出:临时的CrawlDatum文件.
MapReduce2:
目标:合并上一步产生的临时文件到新的DB
输入: 上次MapReduce输出的CrawlDatum
Map()过滤重复的url.
Reduce: 合并两个CrawlDatum到一个新的DB
输出:CrawlDatum
2。生成抓取列表（Generate）

MapReduce程序1:
目标:选择抓取列表
输入: Crawl DB 文件
Map() → 如果抓取当前时间大于现在时间 ,抓换成 <CrawlDatum, url>格式.
分发器(Partition) :用url的host保证同一个站点分发到同一个Reduce程序上.
Reduce:取最顶部的N个链接.
MapReduce程序2:
目标:准备抓取
Map() 抓换成 <url,CrawlDatum,>格式
分发器(Partition) :用url的host
输出:<url,CrawlDatum>文件
3。抓取内容（Fetch）


MapReduce:
目标:抓取内容
输入: <url,CrawlDatum>, 按host划分, 按hash排序
Map(url,CrawlDatum) → 输出<url, FetcherOutput>
多线程, 调用Nutch的抓取协议插件,抓取输出<CrawlDatum, Content>
输出: <url,CrawlDatum>, <url,Content>两个文件
4。分析处理内容（Parse）

MapReduce:
目标:处理抓取的能容
输入: 抓取的<url, Content>
Map(url, Content) → <url, Parse>
调用Nutch的解析插件,输出处理完的格式是<ParseText, ParseData>
输出: <url,ParseText>, <url,ParseData><url,CrawlDatum>.
5。更新Crawl DB库（Update ）

MapReduce:
目标: 整合 fetch和parse到DB中
输入:<url,CrawlDatum> 现有的db加上fetch和parse的输出,合并上面3个DB为一个新的DB
输出: 新的抓取DB
6。转化链接（Invert Links）

MapReduce:
目标:统计外部页面对本页面链接
输入: <url,ParseData>, 包含页面往外的链接
Map(srcUrl, ParseData> → <destUrl, Inlinks>
搜集外部对本页面的链接Inlinks格式:<srcUrl, anchorText>
Reduce() 添加inlinks
输出: <url, Inlinks>
7。建立索引（Index）

MapReduce:
目标:生成Lucene索引
输入: 多种文件格式
parse处理完的<url, ParseData> 提取title, metadata信息等
parse处理完的<url, ParseText> 提取text内容
转换链接处理完的<url, Inlinks> 提取anchors
抓取内容处理完的<url, CrawlDatum> 提取抓取时间.
Map() 用ObjectWritable包裹上面的内容
Reduce() 调用Nutch的索引插件,生成Lucene Document文档
输出: 输出Lucene索引