网络中的数据蕴藏着大量有价值信息,在实际的项目需求中,为了实现能够自动地对网页上大量数据信息的收集、解析、格式化存储,提出了基于分布式的网络爬虫技术,探讨网络大数据的爬取和采集的实现方法和技术细节。通过分布式集群的搭建,将Nutch爬虫框架搭建在Hadoop分布式集群上,并且利用Zookeeper对集群进行协调调度服务,采用Redis高性能的Key-Value数据库对数据进行存储。在框架中结合Solr引擎,将抓取信息清晰地索引,展示。通过提取页面信息算法优化提取页面信息流程,关键词匹配优化算法获取指标相关数据,完成对数据采集和页面解析,进而实现分布式、精准化和模块化爬取网页数据的目的。通过对Hadoop集群的搭建,Nutch项目的实现,及大量数据的采集,验证了基于Nutch的分布式网络爬虫的架构和运行流程的技术可行性。通过实验对比数据表明,提取页面信息算法,关键词匹配优化算法很大程度的优化了爬虫的爬取过程,使抓取流程更严谨和精准。将基于Nutch的分布式爬虫与其他同类爬虫做多组实验数据对比分析,印证了分布式爬虫技术在性能和准确度方面上都优于传统其他爬虫,其更适用于对海量数据的爬取,其速度和容量方面表现出良好的性能。