高容错

Hadoop分布式文件系统（HDFS）专为低成本硬件设计，提供高容错性和高吞吐量数据访问能力，以满足拥有海量数据的应用程序需求。HDFS 通过流式访问方式，降低了对POSIX标准的依赖，使用户能够高效地处理大规模数据集。

国内竞赛 全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）: 每年9月 全国高校研究生数学建模竞赛: 每年9月 东华大学数学建模选拔赛（DHMCM）: 每年5月 全国数学建模夏令营: 每年6-7月 泰迪杯数据挖掘挑战赛: 每年3月 华东地区部分高校大学生数学建模联赛: 每年4月 数学中国杯数学建模挑战赛: 每年4-6月 SAS数据分析大赛: 每年10月 国际竞赛 美国数学建模竞赛（MCM/ICM）: 每年2月

烂 HTML 的神队友就是这个老牌的HTML5Lib了，版本0.999，基本算是快稳定收尾的那一版。它最大的优点就是——容错强，页面再乱也能给你转成一棵能用的 DOM 树，嗯，爬虫用起来特省心。尤其你要抓那种用户生成内容、论坛贴、评论区，格式一塌糊涂，用它解析，比手写正则靠谱多了。压缩包html5lib-0.999.tar.gz里是完整源码，setup.py、README、LICENSE都在，一解压你就能本地装，pip install .走起。源码读起来也不绕，改点东西也方便。这库是用Python写的，底层走的是 HTML5 的解析规范，不像有些库靠猜，HTML5Lib 是真按浏览器那套来的，

在IT行业中，数据库作为系统的核心组成部分，尤其在高并发场景下，MySQL作为广泛采用的开源关系型数据库，其性能优化显得尤为重要。围绕高并发高可用MySQL性能优化展开讨论，主要包括索引优化、查询优化、架构设计以及高可用性策略。首先，合理的索引设计能够显著提升数据检索效率，特别是对于经常用于WHERE和JOIN条件的列，应优先考虑创建索引，并避免冗余和过度索引。其次，优化SQL查询语句可以减少全表扫描，合理使用LIMIT、JOIN操作，以及EXPLAIN分析查询计划，进而改进执行效率低下的部分。在架构设计方面，主从复制和分片技术是常见的高可用解决方案，通过读写分离和数据库分片，提升系统的整体处

MySQL 高可用这个话题，不少开发者都听说过，但你真的了解如何配置高并发高可用的 MySQL 吗？这篇文章讲的挺不错，深入浅出地探讨了 MySQL 在高可用场景下的优化方案。尤其是结合了高并发的场景，实用。哦，对了，如果你有 Kubernetes 的话，还可以参考一下它的 MySQL 部署高可用方案，蛮有意思的。 如果你对 Redis 有兴趣，也有相关的高可用方案可以参考，它能够在高并发下保持稳定。更重要的是，它和 PostgreSQL、高可用架构以及 Mycat 都可以结合使用，具体的配置方法也能你更好地理解和实践。，如果你用 Mycat 搭建 MySQL 的主从配置，效果也挺好，值得一试

高可用系统的架构设计，Jonas Bonér 的这套演讲 PPT 讲得还挺实在的，尤其适合搞分布式系统的你。内容不光理论靠谱，还结合了不少实战经验，像是怎么搞横向扩展、怎么防过载，讲得都比较到位。讲可扩展性的时候，他提到几个蛮实用的套路，比如惰性加载、引用透明性，还有默认用不可变性来保证系统稳定，思路清晰，用起来也不复杂。再比如纵向扩展 vs 横向扩展这块，Bonér 没有一股脑儿推荐某一个方案，而是比较客观地了场景选择，还结合了CAP 定理来高可用和一致性之间的取舍，这点蛮难得的，接地气。还有过载这一节也值得一看，讲了像用缓存减少数据库压力、用负载均衡搞流量分发这些做法，响应也快，代码也简单

主从复制（Replication-Sentinel模式） Redis集群（Redis-Cluster模式）

Postgres 高可用架构，嗯，说到高可用，都知道高可用架构的重要性，PostgreSQL 也不例外。通过主从复制、自动故障切换等技术，可以确保数据库的高可用性，避免因故障导致业务中断。搭建这个架构其实不难，只需要掌握一些常见工具和技术，像是PgBouncer、Patroni等工具的结合使用，能够让你轻松实现数据库的高可用。说实话，Postgres 的高可用架构在多个场景下都挺实用的，尤其是在对稳定性要求比较高的生产环境中。如果你想了解更深入的内容，可以参考一些相关文章，像是PostgreSQL 高可用架构探析，或者看看其他数据库的高可用架构实施方案，像是 MySQL、MongoDB 等，它

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提供Shell脚本，可自行修改适应集群，实现Hadoop高可用安装自动化。