Nutch+Hadoop集群搭建
1、Apache Nutch
Apache Nutch是一個用于網絡搜索的開源框架，它提供了我們運行自己的搜索引擎所需的全部工具，包括全文搜索和Web爬蟲。
1.1、Nutch的組件結構
WebDB:存儲網頁數據和連接信息
Fetch lists:將WebDB所存儲的連接分成多個組，來用于分布式檢索
Fetchers:檢索Fetch list中的內容并下載到本地，共有兩項輸出：分別是連接的update
信息和內容content
Updates:更新WebDB的頁面檢索狀態
WebDB、updates、fetch lists和fetchers組成循環結構，不斷運行下去，來確保所得到的Web鏡像是最新的
Content:界面內容，獲取內容之后，Nutch便可以根據它來創建索引并執行查詢操作
Indexers:對目標Content創建索引，當索引內容較大時，可把索引劃分成多個索引片段，然后分配給不同的seracher實現并行檢索
Searchers:實現查詢功能的同時也會緩存content
Webservers:有兩種角色：
1處理用戶的交互請求（Nutch Search Client）
2從searchers中獲取查詢結果（HTTP Server）注：fetchers和searchers兩個節點所對應的操作可放到分布式環境(hadoop)中去完成
創建索引及查詢的操作可通過solr框架來實現
1.2、Nutch的數據結構:
Nutch數據包含3個目錄結構，分別是：
1、Crawldb:用于存儲Nutch將要檢索的url信息，以及檢索狀態(是否檢索、何時檢索)
2、Linkdb:用于存儲每一個url所包含的超鏈接信息(包括錨點)
3、Segments:一組url的集合，他們作為一個檢索單元，可用于分布式檢索
Segment目錄包含以下子目錄信息:
(1) crawl_generate:定義將要檢索的url集合(文件類型為SequenceFile)
(2) crawl_fetch:存儲每一個url的檢索狀態(文件類型為MapFile)
(3) content:存儲每一個url所對應的二進制字節流(文件類型為MapFile)
(4) parse_text:存儲每一個url所解析出的文本內容(文件類型為MapFile)
(5) parse_data:存儲每一個url所解析出的元數據(文件類型為MapFile)
(6) crawl_parse:用于及時更新crawldb中的內容(如要檢索的url已不存在等情況)--文件類型為SequenceFile
注：結合Nutch的數據結構和組件結構來看，crawldb相當于WebDB，而segment相當于是fetchlists.
分布式crawl過程中，每個MapReduce Job都會生成一個segment，名稱以時間來命名
2、Apache Hadoop
Nutch的單機采集(local方式)并不復雜，然而當所采集的數據源較大時，一臺機器難以滿足性能上的需求，因此通常的做法是將Nutch集成到Hadoop環境中以完成分布式采集和分布式查詢的效果(deploy方式)。
Hadoop框架在功能劃分上包含3個子框架，分別是：
MapReduce：用于分布式并行計算
HDFS：用于分布式存儲
Common：封裝HDFS和MapReduce所需要的實用類
2.1、MapReduce工作流程
1.將輸入源(Inputfiles)切割成不同的片段，每個片段的大小通常在16M-64M之間(可通過參數配置)，然后啟動云端程序。
2.MapReduce程序基于master/slaves方式部署，在云端機器中選中一臺機器運行master程序，職責包括：調度任務分配給slaves，監聽任務的執行情況。
3.在圖形中，slave的體現形式為worker，當worker接到Map任務時，會讀取輸入源片段，從中解析出Key/Value鍵值對，并作為參數傳遞到用戶自定義的Map功能函數之中，Map功能函數的輸出值同樣為Key/Value鍵值對，這些鍵值對會臨時緩存在內存里面。
4.緩存之后，程序會定期將緩存的鍵值對寫入本地硬盤(執行如圖所示的local write操作)，并且把存儲地址傳回給master，以便master記錄它們的位置用以執行Reduce操作。
5.當worker被通知執行Reduce操作時，master會把相應的Map輸出數據所存儲的地址也發送給該worker，以便其通過遠程調用來獲取這些數據。得到這些數據之后，reduce worker會把具有相同Key值的記錄組織到一起來達到排序的效果。
6.Reduce Worker會把排序后的數據作為參數傳遞到用戶自定義的Reduce功能函數之中，而函數的輸出結果會持久化存儲到output file中去。
7.當所有的Map任務和Reduce任務結束之后，Master會重新喚醒用戶主程序，至此，一次MapReduce操作調用完成。
2.2、HDFS組件結構
同MapReduce部署結構類似，HDFS同樣具備master/slaves主仆結構
1.如圖所示中，NameNode充當master角色，職責包括：管理文檔系統的命名空間(namespace)；調節客戶端訪問到需要的文件(存儲在DateNode中的文件)
注：namespace—映射文件系統的目錄結構
2.DataNodes充當slaves角色，通常情況下，一臺機器只部署一個Datenode，用來存儲MapReduce程序需要的數據
Namenode會定期從DataNodes那里收到Heartbeat和Blockreport反饋
Heartbeat反饋用來確保DataNode沒有出現功能異常；
Blockreport包含DataNode所存儲的Block集合
2.3、hadoop資源
1 http://wiki.apache.org/nutch/NutchHadoopTutorial基于Nutch和Hadoop完成分布式采集和分布式查詢
3、環境搭建
3.1、需要準備
3.1.1兩臺或以上Linux機器(這里假定為兩臺)
一臺機器名稱設置為master，另一臺設置為slave01，兩臺機器具有相同的登錄用戶名nutch，并且將兩臺機器的etc/hosts文件設置成相同的內容，如:
192.168.7.11 master
192.168.7.12 slave01
……
這樣，便可以通過主機名找到對應的機器
3.1.2搭建ssh環境
ssh的安裝可通過如下命令完成：
$ sudo apt-get install ssh
$ sudo apt-get install rsync
3.1.3安裝JDK
$ apt-get install openjdk-6-jdkopenjdk-6-jre
3.1.4下載最近版本的hadoop和nutch
下載地址:
Hadoop: http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/
Nutch: http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/nutch/
3.2、搭建配置
3.2.1SSH登錄配置
(1)在master機器上通過以下命令生成證書文件authorized_keys
$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
(2)將證書文件復制到其他機器的用戶主目錄下
$scp /home/nutch/.ssh authorized_keys nutch@slave01:/home/nutch/.ssh/authorized_keys
通過以上兩步操作，master機器便可以在不需要密碼的情況下ssh到slave01機器上
3.2.2HADOOP配置
同ssh登錄證書的配置類似，HADOOP配置同樣是在master機器上完成，然后在復制到slave機器上，確保每一臺機器的hadoop環境相同
$HADOOP_HOME/conf目錄下：
(1)hadoop-env.sh文件
export HADOOP_HOME=/PATH/TO/HADOOP_HOME
export JAVA_HOME=/PATH/TO/JDK_HOME
export HADOOP_LOG_DIR=${HADOOP_HOME}/logs (2)core-site.xml文件
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
</configuration>
(3)hdfs-site.xml文件
<configuration>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/nutch/filesystem/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/nutch/filesystem/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
(4)mapred-site.xml文件
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>master:9001</value>
</property>
<property>
<name>mapred.map.tasks</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reduce.tasks</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>mapred.system.dir</name>
<value>/nutch/filesystem/mapreduce/system</value>
</property>
<property>
<name>mapred.local.dir</name>
<value>/nutch/filesystem/mapreduce/local</value>
</property>
</configuration>
(5)masters和slaves配置
將相應的機器IP加到對應的配置文件中去
3.2.3 Nutch配置
$NUTCH_HOME/conf目錄下
(1)nutch-site.xml文件
<property>
<name>http.agent.name</name>
<value>Nutch Spider</value>
</property>
(2)regex-urlfilter.txt
添加需要檢索的url
+^http://([a-z0-9]*\.)*nutch.apache.org/(3)將修改后的文件放到NUTCH_HOME/runtime/deploy/nutch-*.job中
3.3、啟動運行
3.3.1 啟動Hadoop
1.格式化namenode節點
bin/hadoop namenode –format
2.啟動hadoop進程
bin/start-all.sh
啟動成功后，可通過如下url查看NameNode和MapReduce運行狀態
NameNode: http://master:50070/
MapReduce: http://master:50030/
3.向hdfs放入測試數據
$ bin/hadoop fs -put conf input
4.執行測試
$ bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar grep input output'dfs[a-z.]+'
5.關閉hadoop進程
bin/stop-all.sh
3.3.2 運行Nutch
1啟動前提:
(1).hadoop已成功啟動
(2).將HADOOP_HOME/bin路徑添加到環境變量中，以便Nutch找到hadoop命令
通過修改/etc/enviroment配置文件實現
(3)在控制臺執行export JAVA_HOME=/PATH/TO/JAVA命令
2向HDFS中存入待檢索數據
$ bin/hadoop fs -put urldir urldir注：第一個urldir為本地文件夾，存放了url數據文件，每行一個url
第二個urldir為HDFS的存儲路徑
3啟動nutch命令
在NUTCH_HONE/runtime/deploy目錄下執行以下命令
$ bin/nutch crawl urldir –dir crawl -depth 3 –topN 10命令成功執行后，會在HDFS中生成crawl目錄
注:一定要在deploy目錄下執行該命令，在local目錄下執行的是單機采集，而沒有使用hadoop環境