以下是一个基于Hadoop的分布式爬虫实例的简要介绍：
使用Hadoop作为分布式计算框架，通过HDFS（Hadoop分布式文件系统）存储抓取的数据。
通过MapReduce模型来实现分布式任务调度和数据处理。
使用一个Master节点来调度任务和监控整个系统的运行状态。
使用多个Slave节点来执行具体的爬取任务。
Master节点将初始的URL队列写入到HDFS中。
Slave节点从HDFS中读取URL队列，并进行数据爬取。
爬取的数据被写入到HDFS中。
Master节点定期检查HDFS中的数据，将新的URL添加到URL队列中，以便下一轮的爬取。
重复执行上述步骤，直到完成所有的URL爬取任务。
使用MapReduce模型对爬取的数据进行处理和分析。
Mapper阶段：对每个爬取的数据进行解析，并提取出需要的信息，生成键值对。
Reducer阶段：对Mapper阶段输出的键值对进行汇总和聚合，生成最终的结果。
当一个Slave节点发生故障或宕机时，Master节点会重新分配任务给其他可用的Slave节点。
使用Hadoop的任务调度和容错机制，确保整个系统的稳定运行和容灾能力。
需要注意的是，以上只是一个简要的介绍，实际的分布式爬虫系统还需要考虑更多的细节和实现方式，如URL去重、反爬虫策略、数据清洗和存储等。