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如何实现大规模数据集的高效爬取与管理？

2025-09-05

1.4 K

挑战分析

处理ClueWeb22等亿级数据集时，传统方法面临存储和性能瓶颈。

优化方案

分层存储架构：SSD存放热点数据，HDD存储历史数据
分布式处理：通过num_workers参数启动多线程，建议每物理核配置1-2个worker
分批处理：设置num_selected_docs_per_iter控制每批次处理量(建议10000)
结果压缩：输出文件采用gzip压缩节省空间

管理技巧

定期执行fetch_docs.py将ID转换为文本，释放存储空间
使用access_data.py脚本快速验证特定文档质量
输出目录按日期/项目分类管理

实施后可稳定处理2000万+量级的文档爬取任务。

本答案来源于文章《Crawl4LLM：为LLM预训练提供的高效网页爬取工具》

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