常见的分布式网络爬虫架构不包含

分布式网络爬虫架构是实现大规模、高效和可扩展的网络数据抓取的重要技术。它通常采用微服务架构，通过横向扩展的方式提高系统的处理能力和响应速度。常见的分布式网络爬虫架构主要包括以下几个部分：

1. 数据采集层：负责从目标网站或网页中提取信息，通常使用HTTP请求来获取网页内容。数据采集层需要处理各种网络请求异常，如请求超时、网络错误等，并确保数据的完整性和准确性。

2. 数据处理层：对采集到的数据进行清洗、解析和存储。数据处理层需要处理数据格式不一致、数据冗余等问题，并提供数据接口供其他层调用。数据处理层还可以对数据进行聚合、排序等操作，以便于后续的数据分析和挖掘。

3. 数据存储层：将处理后的数据存储到数据库或其他存储系统中。数据存储层需要考虑数据的一致性、并发性和可用性等问题，以确保数据的安全性和可靠性。

4. 数据分析层：对存储的数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息。数据分析层可以使用机器学习、自然语言处理等技术对数据进行深度分析，以发现潜在的规律和趋势。

5. 应用层：根据数据分析的结果，为用户提供可视化、报表等应用功能。应用层可以与数据采集、处理、存储等层紧密集成，形成一个完整的爬虫系统。

6. 监控与管理层：监控系统的运行状态，提供告警、日志、性能监控等功能。监控与管理层可以帮助运维人员及时发现系统问题，优化系统配置，提高系统的稳定性和可用性。

为了实现上述架构，常用的技术和工具包括：

1. 编程语言：Python（推荐）、Java、C++等。这些语言具有丰富的库和框架支持，易于实现分布式爬虫的功能。

2. 网络请求库：requests、http.client、aiohttp等。这些库提供了方便的网络请求功能，可以用于发送HTTP请求、处理网络异常等。

3. 数据存储库：MongoDB、MySQL、Redis等。这些数据库提供了高效的数据存储和管理功能，可以用于存储爬取到的数据。

4. 数据分析工具：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。这些工具提供了强大的机器学习和深度学习功能，可以用于分析爬取到的数据。

5. 项目管理工具：Jenkins、GitLab CI/CD、Travis CI等。这些工具提供了自动化的构建、测试和部署流程，可以提高开发效率和系统的稳定性。

6. 监控系统：Prometheus、Grafana、Zabbix等。这些工具提供了实时的性能监控和报警功能，可以及时发现系统问题并通知运维人员。

总之，常见的分布式网络爬虫架构采用了微服务架构和横向扩展的技术，通过多个组件的协作实现了大规模、高效和可扩展的网络数据抓取。在实际项目中，可以根据需求选择合适的技术和工具来实现分布式网络爬虫架构。