我正在寻求构建一个可扩展的基础设施，用于网络抓取和数据分析，类似于 Ahrefs 所做的事情。我需要以下技术方面的建议：
网页抓取框架：大规模网页抓取的最佳实践和工具是什么？我遇到过 scrapy-cluster。对于大规模抓取效果如何，有没有更好的替代方案？
数据存储：考虑到要存储的数据量巨大，哪些数据库最合适？我考虑 MongoDB 的灵活性和 Neo4j 的图形功能。在这种情况下，每种方法的优点和缺点是什么，或者有更好的选择吗？
数据处理与分析：推荐使用哪些技术和框架来高效处理和分析大数据集？我正在考虑使用 Hadoop 和 Spark。这些是正确的选择，还是还有其他更合适的框架？
可扩展性和性能：应实施哪些策略来确保系统能够有效扩展并保持高性能？对于分布式系统或基于云的解决方案有什么具体建议吗？
数据实时更新：如何保证抓取到的数据定期实时更新？可以使用哪些工具或方法来实现这一目标？
任何见解、经验或类似实现的参考都将不胜感激。
确保抓取的数据定期、实时更新涉及实施工具和方法的组合：
计划抓取：使用 cron 作业或编程语言中的调度库（例如 Python 的
schedule更改检测：实施机制来检测网站上的更改以触发抓取。技术包括比较网页的校验和或哈希值、使用 XPath 或 CSS 选择器监视特定元素的更改，或利用 ETag 或 Last-Modified 等 HTTP 标头。
Webhooks：一些网站提供 webhook 或回调机制，在数据更新时通知外部系统。只要有新数据可用，就利用这些网络钩子触发抓取任务。
RSS 源或 API：许多网站提供 RSS 源或 API，可以实时或近实时地访问其数据。利用这些提要或 API 来获取更新的数据，而无需进行抓取。
消息队列：使用 RabbitMQ 或 Apache Kafka 等消息队列系统将抓取过程与数据处理分离。让抓取任务将更新发布到队列，然后由数据处理任务使用以进行实时分析。
流数据处理：使用 Apache Kafka Streams 或 Apache Flink 等框架实现流数据处理管道。实时处理可用的抓取数据，从而实现即时分析和洞察。
增量抓取：不要每次都重新抓取整个网站，而是实施增量抓取技术，仅获取自上次抓取以来的新数据或修改数据。这样减少了工作量，提高了效率。
分布式处理：将抓取任务分布在多个节点或实例上，以处理大量数据并确保可扩展性。 Scrapy Cluster 或分布式计算框架等工具可以帮助实现这一目标。
监控和警报：实施监控工具来跟踪抓取任务的状态并在出现故障或问题时接收警报。这可以确保及时检测和解决任何可能影响数据更新的问题。
通过结合这些工具和方法，您可以确保定期实时更新抓取的数据，从而为您的应用程序提供及时的分析和见解。