基于Golang的分布式爬虫管理平台，支持Python、NodeJS、Go、 Java 、PHP等多种 编程语言 以及多种爬虫框架。
安装
三种方式:
- Docker（推荐）
- 直接部署（了解内核）
要求（Docker）
- Docker 18.03+
- Redis
- MongoDB 3.6+
要求（直接部署）
- Go 1.12+
- Node 8.12+
- Redis
- MongoDB 3.6+
运行
Docker
运行主节点示例。192.168.99.1是在Docker Machine网络中的宿主机IP地址。192.168.99.100是Docker主节点的IP地址。
docker run -d --rm --name crawlab \
-e CRAWLAB_REDIS_ADDRESS=192.168.99.1 \
-e CRAWLAB_MONGO_HOST=192.168.99.1 \
-e CRAWLAB_SERVER_MASTER=Y \
-e CRAWLAB_API_ADDRESS=192.168.99.100:8000 \
-e CRAWLAB_SPIDER_PATH=/app/spiders \
-p 8080:8080 \
-p 8000:8000 \
-v / var /logs/crawlab:/var/logs/crawlab \
tikazyq/crawlab:0.3.0
当然也可以用docker-compose来一键启动，甚至不用配置 MongoDB 和Redis数据库，当然我们推荐这样做。在当前目录中创建docker-compose.yml文件，输入以下内容。
version: '3.3'
services:
master:
image: tikazyq/crawlab:latest
container_name: master
environment:
CRAWLAB_API_ADDRESS: "localhost:8000"
CRAWLAB_SERVER_MASTER: "Y"
CRAWLAB_MONGO_HOST: "mongo"
CRAWLAB_REDIS_ADDRESS: "redis"
ports:
- "8080:8080" # frontend
- "8000:8000" # backend
depends_on:
- mongo
- redis
mongo:
image: mongo:latest
restart : always
ports:
- "27017:27017"
redis:
image: redis:latest
restart: always
ports:
- "6379:6379"
然后执行以下命令，Crawlab主节点＋MongoDB＋Redis就启动了。打开就能看到界面。
docker-compose up
Docker部署的详情，请见相关文档。
直接部署
请参考相关文档。
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架构
Crawlab的架构包括了一个主节点（Master Node）和多个工作节点（Worker Node），以及负责通信和数据储存的Redis和MongoDB数据库。
前端应用向主节点请求数据，主节点通过MongoDB和Redis来执行任务派发调度以及部署，工作节点收到任务之后，开始执行爬虫任务，并将任务结果储存到MongoDB。架构相对于v0.3.0之前的Celery版本有所精简，去除了不必要的节点监控模块Flower，节点监控主要由Redis完成。
主节点
主节点是整个Crawlab架构的核心，属于Crawlab的中控系统。
主节点主要负责以下功能:
- 爬虫任务调度
- 工作节点管理和通信
- 爬虫部署
- 前端以及API服务
- 执行任务（可以将主节点当成工作节点）
主节点负责与前端应用进行通信，并通过Redis将爬虫任务派发给工作节点。同时，主节点会同步（部署）爬虫给工作节点，通过Redis和MongoDB的GridFS。
工作节点
工作节点的主要功能是执行爬虫任务和储存抓取数据与日志，并且通过Redis的PubSub跟主节点通信。通过增加工作节点数量，Crawlab可以做到横向扩展，不同的爬虫任务可以分配到不同的节点上执行。
MongoDB
MongoDB是Crawlab的运行数据库，储存有节点、爬虫、任务、定时任务等数据，另外GridFS文件储存方式是主节点储存爬虫文件并同步到工作节点的中间媒介。
Redis
Redis是非常受欢迎的Key-Value数据库，在Crawlab中主要实现节点间数据通信的功能。例如，节点会将自己信息通过HSET储存在Redis的nodes哈希列表中，主节点根据哈希列表来判断在线节点。
前端
前端是一个基于Vue-Element-Admin的单页应用。其中重用了很多Element-UI的控件来支持相应的展示。
与其他框架的集成
爬虫任务本质上是由一个shell命令来实现的。任务ID将以环境变量CRAWLAB_TASK_ID的形式存在于爬虫任务运行的进程中，并以此来关联抓取数据。另外，CRAWLAB_COLLECTION是Crawlab传过来的所存放collection的名称。
在爬虫程序中，需要将CRAWLAB_TASK_ID的值以task_id作为可以存入数据库中CRAWLAB_COLLECTION的collection中。这样Crawlab就知道如何将爬虫任务与抓取数据关联起来了。当前，Crawlab只支持MongoDB。
集成Scrapy
以下是Crawlab跟Scrapy集成的例子，利用了Crawlab传过来的task_id和collection_name。
import os
from pymongo import MongoClient
MONGO_HOST = '192.168.99.100'
MONGO_PORT = 27017
MONGO_DB = 'crawlab_test'
# scrapy example in the pipeline
class JuejinPipeline(object):
mongo = MongoClient(host=MONGO_HOST, port=MONGO_PORT)
db = mongo[MONGO_DB]
col_name = os.environ.get('CRAWLAB_COLLECTION')
if not col_name:
col_name = 'test'
col = db[col_name]
def process_item(self, item, spider):
item['task_id'] = os.environ.get('CRAWLAB_TASK_ID')
self.col.save(item)
return item
与其他框架比较
现在已经有一些爬虫管理框架了，因此为啥还要用Crawlab？
因为很多现有当平台都依赖于Scrapyd，限制了爬虫的编程语言以及框架，爬虫工程师只能用scrapy和python。当然，scrapy是非常优秀的爬虫框架，但是它不能做一切事情。
Crawlab使用起来很方便，也很通用，可以适用于几乎任何主流语言和框架。它还有一个精美的前端界面，让用户可以方便的管理和运行爬虫。
框架类型分布式前端依赖于ScrapydCrawlab管理平台YYNScrapydWeb管理平台YYYSpiderKeeper管理平台YYYGerapy管理平台YYYScrapyd网络服务YNN/A
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