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Java篇：

• MyBatis 更新完毕
• 目前开始更新 Spring，一起深入浅出！

大数据篇 300+：

• Hadoop（已更完）
• HDFS（已更完）
• MapReduce（已更完）
• Hive（已更完）
• Flume（已更完）
• Sqoop（已更完）
• Zookeeper（已更完）
• HBase（已更完）
• Redis （已更完）
• Kafka（已更完）
• Spark（已更完）
• Flink（已更完）
• ClickHouse（已更完）
• Kudu（已更完）
• Druid（已更完）
• Kylin（已更完）
• Elasticsearch（已更完）
• DataX（已更完）
• Tez（已更完）
• 数据挖掘（已更完）
• Prometheus（已更完）
• Grafana（已更完）
• 离线数仓（已更完）
• 实时数仓（正在更新…）
• Spark MLib (正在更新…)

官方地址

https://docs.crawl4ai.com/

Crawl4ai是第一个趋势GitHub存储库，由充满活力的社区积极维护。它提供了针对大型语言模型，AI代理和数据管道量身定制的燃烧，AI-Ready Web爬行。完全开源，灵活并为实时性能而构建，crawl4ai以无与伦比的速度，精度和部署易于使用。

作者故事

我的计算机之旅始于童年，当时我父亲是一名计算机科学家，他向我介绍了 Amstrad 计算机。那些早期的经历激发了我对技术的浓厚兴趣，促使我后来攻读了计算机科学专业，并在研究生阶段专注于自然语言处理（NLP）。也是在那段时间，我第一次接触到网页爬取，开发了帮助研究人员整理论文和从出版物中提取信息的工具。这是一段既充满挑战又极具收获的经历，极大地锤炼了我在数据提取方面的技能。

时间快进到2023年，当时我正在为一个项目开发工具，需要一个爬虫将网页内容转成 Markdown 格式。在寻找解决方案的过程中，我发现了一个自称开源的项目，但它要求创建账户并生成 API Token。更糟糕的是，它实际上是一个 SaaS 模型，需要支付 16 美元，而且质量还达不到我的预期。感到非常沮丧之余，我意识到这背后存在着更深层次的问题。这种沮丧很快变成了爆发式的愤怒，我决定自己动手解决。在短短几天内，我开发出了 Crawl4AI。出乎意料的是，它迅速走红，在 GitHub 上收获了数千颗星星，并受到了全球社区的热烈响应。

我之所以将 Crawl4AI 开源，主要有两个原因。首先，这是我回馈开源社区的一种方式，多年来，正是开源精神一直在支持着我的成长。其次，我坚信数据应该对所有人开放，而不是被高墙锁住或被少数人垄断。数据的自由访问是实现 AI 民主化的基础——一个人人都能训练自己的模型、掌握自己数据的未来愿景。而这个库，就是迈向打造全球最佳开源数据提取与生成工具之路的第一步，这一切将由一个充满激情的社区共同完成。

为什么选择

● 为大语言模型（LLMs）而生：生成智能、简洁的 Markdown 格式内容，专为 RAG（检索增强生成）和微调应用优化。
● 极速性能：以实时、低成本的方式交付结果，速度提升至 6 倍。
● 灵活的浏览器控制：支持会话管理、代理设置和自定义钩子，助力无缝访问数据。
● 启发式智能：采用先进算法进行高效提取，减少对高成本模型的依赖。
● 开源可部署：完全开源，无需 API Key，可直接使用 Docker 部署，支持云端集成。
● 蓬勃发展的社区：由充满活力的社区积极维护，且成为 GitHub 上趋势榜第一的热门项目。

配置环境

python -m venv env
source env/bin/activate

安装项目

pip install -U crawl4ai

执行结果如下所示：

配置环境

crawl4ai-setup

执行结果如下

检查环境

crawl4ai-doctor

如果一切正确，则出现的样子如下：

Docker方式

可以通过Docker来部署

拉取镜像

docker pull unclecode/crawl4ai

执行结果：

运行项目

docker run -d -p 11235:11235 --name crawl4ai --shm-size=1g unclecode/crawl4ai

访问项目

http://localhost:11235/playground

访问页面如下所示：