某手机配件网数据采集
案例介绍
数据存储：
将抓取的数据存储到数据库中，可选择关系型数据库如MySQL或非关系型数据库如MongoDB等。
设计合适的数据表结构，确保存储数据的完整性和一致性。
数据量处理：
针对十万数据量级的抓取，需要考虑数据量的增长和存储性能的优化。
可以采用分页抓取、并行处理等技术手段，提高数据抓取和存储的效率。
数据清洗与去重：
对抓取的数据进行清洗，去除重复数据和无效信息，确保数据的准确性和规范性。
进行数据去重操作，避免重复数据影响后续的数据分析和应用。
自动化更新：
考虑实现定时任务，定期自动进行数据更新和增量抓取，确保数据的及时性和完整性。
可以使用定时任务工具如cron来实现定时调度。
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