பெரிய அளவிலான + கட்டமைக்கப்படாத வலை ஊர்வலம்

May 20, 2025

எங்கள் hands-on வலை ஊர்வல் tutorial series இன் இறுதி பிரிவிற்கு வரவேற்கிறோம். பாரம்பரிய பாடத்திற்கு பதிலாக, நாம் வெவ்வேறு அணுகुமுறையை எடுக்கிறோம். இந்த பிரிவிற்காக, நான் Housefly Metascraper ஐ கட்டமைத்துள்ளேன்—./apps/metascraper கோப்பகத்தில் ஒரு ஊர்வலி जो நாம் கற்றுக்கொண்ட அனைத்தையும் உண்மையான உலக சூழ்நிலையில் எவ்வாறு பயன்படுत்துவது என்பதைக் காட்டுகிறது.

Metascraper எங்கள் step-by-step பயணம்—எளிய நிலையான HTML ஐ ஸ்கிராப் செய்வதிலிருந்து, JavaScript-rendered உள்ளடक்கத்தை navigate செய்வது, APIs உடன் தொடர்புகொள்வது மற்றும் crawling பாதுகாப்புகளை overcome செய்வது வரை—எவ்வாறு கட்டமைக்கப்படாத, வேறுபட்ட, மற்றும் கலவரமான வலையை அளவில் கையாளக்கூடிய கருவியில் முடிகிறது என்பதை காட்டுகிறது.

நாம் ஆராய்வோம் எவ்வாறு பல்வேறு வகையான வலைத்தளங்களில் crawl செய்வது—என்ன வகையான தரவு கட்டமைப்புகளை எதிர்பார்க்க வேண்டும் என்பதை முன்பே அறியாமல்—மற்றும் AI-உதவி பார்ச்சிங், dynamic schema detection, மற்றும் ஆயிரக்கணக்கான (அல்லது மில்லியன்கணக்கான) பக்கங்களுக்கு scaling செய்யத் தேவையான நுட்பங்களை அறிமுகப்படுத்துவோம்.

"கட்டமைக்கப்படாத" மற்றும் "பெரிய-அளவில்" என்பது உண்மையில் என்ன அர்த்தம்?

முந்தைய பிரிவுகளில், நாம் பெரும்பாலும் அறிந்தோம்:

  • நாம் எந்த தளங்களை இலக்காகக் கொண்டோம்.
  • நமக்கு என்ன தரவு தேவைப்பட்டது (உ.மா. அட்டவணைகள், பட்டியல்கள், JSON பதில்கள்).
  • நாம் எத்தனை பக்கங்களைப் பார்வையிட வேண்டும்.

ஆனால் பெரிய அளவிலான கட்டமைக்கப்படாத ஊர்வலத்தில்:

  • வலைத்தளங்கள் பெரும் மாறுபாடு காட்டுகின்றன: சில கட்டமைக்கப்பட்டவை, மற்றவை ஒழுங்கற்ற வடிவமைப்புடன் கூடிய வலைப்பதிவுகள்.
  • பாதைகள் மற்றும் URLs கணிக்க முடியாதவை.
  • Schema நிலையற்றது அல்லது இல்லாதது.
  • நாம் ஆயிரக்கணக்கான பக்கங்களை crawl செய்ய விரும்புகிறோம், சாத்தியமாக பல domains முழுவதும்.

சிந்தியுங்கள்:

  • கல்வித் தளங்களில் தரவை சேகரிக்கும் ஆராய்ச்சி ஊர்வலிகள்.
  • தலைப்பு-குறிப்பிட்ட அறிவுக்காக வலைப்பதிவுகளை index செய்யும் AI உதவியாளர்கள்.
  • முழு பொது இணையத்திலும் generalize செய்ய வேண்டிய தேடல் engines.

இது வலை ஊர்வலத்தின் இறுதி boss ஆகும்.

பகுதி 1: பெரிய அளவிலான ஊர்வலத்திற்கான கட்டமைப்பு

பார்ச்சிங் பற்றி கவலைப்படுவதற்கு முன் உங்கள் ஊர்வலியை scale up செய்வது பற்றி பேசுவோம்.

வடிவமைப்பு வடிவங்கள்

பெரிய அளவிலான ஊர்வலியை உருவாக்க, உங்கள் கட்டமைப்பு இவ்வாறு இருக்க வேண்டும்:

  • Queue-driven: நிலுவையில் உள்ள URLs ஐ சேமிக்க message queue (Redis, RabbitMQ, அல்லது Kafka போன்றவை) பயன்படுத்துதல்.
  • Worker-based: Queue லிருந்து pull செய்து jobs ஐ சுயாதீனமாக process செய்யும் worker processes களாக crawlers ஐ பிரித்தல்.
  • Deduplicated: அதே பக்கத்தை இரண்டு முறை process செய்வதைத் தவிர்க்க fingerprinted index (உ.மா. URL அல்லது HTML உள்ளடக்கத்தின் SHA1) பராமரித்தல்.
  • Resumable: Crashes லிருந்து recover ஆக முடியும்படி crawl state ஐ persist செய்தல்.

இதோ ஒரு குறைந்தபட்ச வடிவமைப்பு வரைபடம்:

பகுதி 2: 2025 க்கான Cutting-Edge நுட்பங்கள்

Residential Proxies

பெரிய அளவிலான scraping இல் மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களில் ஒன்று residential proxies இன் பயன்பாடு. வலைத்தளங்கள் எளிதில் கண்டறிந்து block செய்யக்கூடிய datacenter IPs க்கு மாறாக, residential proxies உங்கள் கோரிக்கைகளை உண்மையான நுகர்வோர் IP முகவரிகள் மூலம் route செய்கின்றன, உங்கள் scraper ஐ legitimate பயனராகத் தோன்ற வைக்கின்றன.

AI-Powered Autonomous Agents

2025 இல் மிகவும் revolutionary முன்னேற்றம் agentic scraping ஆகும். ஒவ்வொரு தள வடிவத்திற்கும் scrapers ஐ hard-code செய்வதற்கு பதிலாக:

  • பார்வை திறன்களுடன் கூடிய LLMs முன்பு பார்க்காத layouts ஐ புரிந்துகொண்டு extract செய்ய முடியும்
  • AI agents மனித உலாவல் வடிவங்களைப் பிரதிபலிப்பதன் மூலம் சிக்கலான தளங்களை தன்னாட்சி முறையில் navigate செய்ய முடியும்
  • Adaptive parsing குறியீட்டு புதுப்பிப்புகளின் தேவையின்றி layout மாற்றங்களுக்கு தானாகவே சரிசெய்து கொள்கிறது

பகுதி 3: AI-உதவி பார்ச்சிங்

சுத்தமான JSON வெளியீட்டுக்காக model ஐ fine-tune அல்லது prompt-engineer செய்யுங்கள்:

{
  "name": "Dr. Maria Lopez",
  "title": "Climate Scientist",
  "organization": "Stanford",
  "topic": "2023 UN Climate Summit, AI in climate modeling"
}

பகுதி 4: தரவை Store, Index, மற்றும் Search செய்தல்

நீங்கள் நிறைய heterogeneous தரவு சேகரிப்பீர்கள். உங்கள் இலக்குகள் மற்றும் தரவு எவ்வளவு கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது என்பதன் அடிப்படையில் உங்கள் சேமிப்பகத்தை தேர்வு செய்யுங்கள்.

சேமிப்பக உத்திகள்

  • PostgreSQL அல்லது SQLite: schema தெரிந்த கட்டமைக்கப்பட்ட tabular தரவுக்கு சிறந்தது (உ.மா. கட்டுரைகள், விலைகள், timestamps). நீங்கள் indexes, foreign keys மற்றும் full-text search (FTS) பயன்படுத்தலாம்.
  • MongoDB அல்லது Elasticsearch: semi-structured அல்லது நெகிழ்வான தரவு வடிவங்களான JSON blobs க்கு சிறந்தது, அங்கு schema records மூலம் வேறுபடலாம்.
  • S3 / IPFS / File System: Raw HTML snapshots, படங்கள், PDFs மற்றும் பெரிய binary கோப்புகளுக்கு சிறந்தது. Database இல் metadata ஐ store செய்து file location க்கு link செய்யுங்கள்.

முன்பு crawl செய்யப்பட்ட items ஐ de-duplicate செய்து track செய்ய UUIDs அல்லது URL hashes ஐ primary keys ஆக பயன்படுத்துங்கள்.

இதை தேடக்கூடியதாக அமைத்தல்

Store செய்யப்பட்ட பிறகு, நீங்கள் உள்ளடக்கத்தை explore மற்றும் query செய்ய விரும்புவீர்கள்.

விकल्पোন्मां அடங்கும்:

  • PostgreSQL FTS (Full-Text Search): ranking உடன் வலுவான keyword தेडல் capabilities உருवाक्कुवदु्कै tsvector मற्रும् tsquery পयন्पडुत्तल्.
  • Typesense अल्लतु Meilisearch: వेगडান indexing मற्रும् fuzzy তেडल্ केलिए சिर्फत् lightweight, schema-flexible full-text తेडল् engines.
  • Elasticsearch: मिकव्यম् जटिल তেडল् use cases अल्लदु logs केलिए सिर्फत्, शक्तिशाली filtering मற्रும् analytics के सাథ.

நீங்கள் இந்த புলங्களை index செய்ய वेण्டुम्:

  • Title
  • Author
  • Date published
  • Keywords अल्लদু tags (यদि extracted)
  • Main content
  • Domain / source

गभीর समझ मற्रும् retrieval (keywords से अपेक्ष) केলिए, text embeddings پयन्पडुत्तुं:

  1. OpenAI இन् text-embedding-3-small अल्लদு bge-small-en போන্ড open-source விকल्पস् போन্ড model পयन्पडুत्तुং.
  2. உং्গल् crawled उल्लडक्कम् को embedding vectors ইल् convert செய়्यুং.
  3. அवল् vector database ইল् store செय়्यুং जैसे:
    • Qdrant
    • Weaviate
    • Pinecone
    • FAISS (স্থানীয় / in-memory পयोग केलিए)

इതു इथুपोड semantic वินवल्গळै enable करता है:

"ঠাণ্ডা জলবায়ুতে সাইকেল-বন্ধুত্বপূর্ণ শহুরে উন্নয়ন সম্পর্কে কেউ কথা বলে এমন নিবন্ধগুলি আমাকে দেখান।"

Query embedding को stored embeddings के साথ compare করके, আপনার crawler একটি knowledge engine بन जाता है।

Metadata मற्रुম् Enrichment

अन्तम्, अपনे डেटा को अতिरिक्त metadata के साथ enrich करें:

  • भाषा শনাक्तকरण (langdetect अল्লदु fastText কে साথ).
  • Content श্রেणী विभाগकरण zero-shot models अল्लदु fine-tuned classifiers পयোग करके.
  • Named Entity Recognition (NER) لोगो, संগठনों मற्রुम् स्থानों को निकालने केलিए.
  • Geotagging content अল्লदু source के आधार पर.

इसे main डेटा के साथ store करें तাकि आप बाद میں इससे filter मற्रुम् sort कर सकें।

পার্ট 5: Search-Driven Discovery Crawlers

পেরিয়া அளভিলান crawling ইর সবচাইতে advanced পদ্ধতি URLs থেকেও শুরু হয় না—বরং এটি search queries থেকে শুরু হয়।

SearchXNG মற্রুম् Perplexity போন্ড tools থেকে প্রেরণা নিয়ে, Metascraper এটি search-first কৌশল প্রদর্শন করে যেখানে crawler:

  1. Seed URL তালিকার পরিবর্তে বিষয় অথবা প্রশ্ন দিয়ে শুরু হয়
  2. রিয়েল-টাইমে প্রাসঙ্গিক পৃষ্ঠাগুলি আবিষ্কার করতে search engine APIs ব্যবহার করে
  3. Search ফলাফলের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে তার crawl queue তৈরি করে
  4. জ্ঞান বিস্তারের জন্য বুদ্ধিমানের সাথে citations এবং references অনুসরণ করে

এই পদ্ধতিটি বেশ কয়েকটি সুবিধা প্রদান করে:

  • Targeted Exploration: Exhaustive crawling এর পরিবর্তে, আপনি কেবল সেই পৃষ্ঠাগুলিতে visit করেন যেগুলিতে প্রাসঙ্গিক তথ্য থাকার সম্ভাবনা রয়েছে
  • Up-to-date Results: প্রতিটি crawl বর্তমান search ফলাফলের সাথে fresh start করে
  • Domain-agnostic: Pre-defined সাইট অথবা URL patterns এ সীমাবদ্ধ নয়
  • Intention-driven: Humans যেভাবে বিষয়ের উপর research করে সেইভাবে align করে

Metascraper এর search-driven মোড দেখায় যে search APIs, prioritization algorithms, এবং context-aware extraction কে কিভাবে combine করে dynamically আবিষ্কৃত content থেকে knowledge graphs তৈরি করা যায় পূর্বে জানা ছাড়াই যে আপনি কোন URLs visit করবেন।

মাগিজ্চিয়ান স্ক্রপিং