大数据爬虫技术涵盖诸多方面，核心在于高效、合法地获取和处理海量数据。 它并非单一技术，而是多种技术的组合运用。
高效的数据采集依赖于选择合适的爬虫框架。Scrapy以其结构清晰、扩展性强而闻名，我曾经用它构建过一个监控特定电商网站商品价格的爬虫，并通过定时任务自动将数据写入数据库，极大地提升了效率。 选择框架时，需要考虑项目规模和数据量，小型项目可能只需要简单的requests库配合Beautiful Soup解析即可，而大型项目则需要Scrapy或其他更强大的框架来应对并发和数据处理的挑战。 记得当时我因为疏忽，没有设置合适的请求头，导致目标网站识别出我的爬虫并封禁了我的IP，这让我深刻体会到遵守robots.txt和模拟正常用户行为的重要性。
数据解析是另一个关键环节。 常用的解析方法包括正则表达式、XPath和CSS选择器。 正则表达式灵活但编写复杂，容易出错；XPath和CSS选择器则更直观，易于理解和维护。 我曾经在一个项目中，因为使用了过于复杂的正则表达式，导致解析速度极慢且出错率高，最终不得不改用XPath，效率提升了数倍。 选择合适的解析方法需要根据目标网站的HTML结构来决定，有时甚至需要结合多种方法才能达到最佳效果。
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
数据存储和处理同样至关重要。 获取到的数据通常需要存储到数据库中，方便后续分析和使用。 MongoDB、MySQL、PostgreSQL等都是常用的数据库选择，其选择取决于数据的结构和规模。 我曾经尝试过使用NoSQL数据库MongoDB存储非结构化数据，其灵活性和扩展性确实令人印象深刻，但对于需要进行复杂SQL查询的场景，关系型数据库MySQL仍然是更好的选择。 此外，数据清洗和预处理也是不可或缺的一环，这需要根据具体数据进行定制，例如去除无效数据、处理缺失值、转换数据格式等。
最后，需要强调的是，爬虫开发需要遵守法律法规和网站的使用条款，尊重网站的robots.txt协议，避免对目标网站造成过大负担。 不当的爬虫行为可能导致法律责任，甚至面临刑事处罚。 这不仅是技术问题，更是伦理和法律问题。 只有在合法合规的前提下，才能更好地利用大数据爬虫技术。
