以下是一個基于Hadoop的分布式爬蟲實例的簡要介紹：
使用Hadoop作為分布式計算框架，通過HDFS（Hadoop分布式文件系統）存儲抓取的數據。
通過MapReduce模型來實現分布式任務調度和數據處理。
使用一個Master節點來調度任務和監控整個系統的運行狀態。
使用多個Slave節點來執行具體的爬取任務。
Master節點將初始的URL隊列寫入到HDFS中。
Slave節點從HDFS中讀取URL隊列，并進行數據爬取。
爬取的數據被寫入到HDFS中。
Master節點定期檢查HDFS中的數據，將新的URL添加到URL隊列中，以便下一輪的爬取。
重復執行上述步驟，直到完成所有的URL爬取任務。
使用MapReduce模型對爬取的數據進行處理和分析。
Mapper階段：對每個爬取的數據進行解析，并提取出需要的信息，生成鍵值對。
Reducer階段：對Mapper階段輸出的鍵值對進行匯總和聚合，生成最終的結果。
當一個Slave節點發生故障或宕機時，Master節點會重新分配任務給其他可用的Slave節點。
使用Hadoop的任務調度和容錯機制，確保整個系統的穩定運行和容災能力。
需要注意的是，以上只是一個簡要的介紹，實際的分布式爬蟲系統還需要考慮更多的細節和實現方式，如URL去重、反爬蟲策略、數據清洗和存儲等。
