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　　匯總:實(shí)時(shí)文章采集(測試用ab對進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)日志收集(組圖)
　　直播文章采集（用ab pair測試訪(fǎng)問(wèn)日志（組圖）采集?。?br /> 　　Smart采集器（Smart采集器兼容大部分瀏覽器，自定義構建工具）
　　Smart采集器，兼容大部分瀏覽器，Smart Net采集器，自定義生成。
　　成為可靠的在線(xiàn)采集管理工具。在線(xiàn)生成工具。目前支持百度、谷歌和搜狗搜索引擎的索引和編輯?？梢灾苯釉诤笈_生成。
　　
　　::--.html可以隨便寫(xiě)，但絕對不如手寫(xiě)。
　　不如寫(xiě)個(gè)數據庫讓他爬，
　　建議使用錄音筆
　　我可以使用它。如果你不需要它，你可以找我。其他配置不用改，，，，
　　
　　使用 AWS 將 網(wǎng)站 連接到云服務(wù)器，然后連接到獨立域名。該單個(gè)域的搜索引擎只接受它，而不抓取整個(gè) 網(wǎng)站。索引的速度與服務(wù)器的速度密切相關(guān)。我基于服務(wù)器技術(shù)構建這些網(wǎng)站，因為除了這個(gè)技術(shù)之外，還有nginx做負載均衡，+nosql大數據系統，aws+grpc，還有原生css，sass文件抓取等等，所有這些都是必需的他們可以提供免費的sdk，并且可以提供與三角形蛋糕相同的功能。具體如何搭建博客，后面我會(huì )寫(xiě)一個(gè)文章來(lái)介紹。
　　seoer的工作是什么，尋找熱門(mén)站點(diǎn)，蜘蛛喜歡的seo站點(diǎn)號采集器，可以放在首頁(yè)，也可以放在前三頁(yè)，這不是一個(gè)好的選擇嗎。
　　Qzone文章采集軟件（如何使用它來(lái)創(chuàng )造大規模的流量網(wǎng)站？如何撰寫(xiě)大規模的網(wǎng)站內容）
　　優(yōu)采云采集器是一個(gè)網(wǎng)站采集器智能網(wǎng)絡(luò )采集器，根據提供的關(guān)鍵詞自動(dòng)采集云相關(guān)文章用戶(hù)并發(fā)布給用戶(hù) 網(wǎng)站。它可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)的標題、文字等信息，無(wú)需用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則，全網(wǎng)即可采集。內容采集完成后，會(huì )自動(dòng)計算內容與設置關(guān)鍵詞的相關(guān)性，只推送相關(guān)的文章給用戶(hù)。支持標題前綴，關(guān)鍵詞自動(dòng)加粗，固定鏈接插入，自動(dòng)標簽提取，自動(dòng)內鏈，自動(dòng)圖片匹配，自動(dòng)偽原創(chuàng )，內容過(guò)濾替換，電話(huà)號碼和網(wǎng)址清洗、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等一系列SEO功能。用戶(hù)只需設置關(guān)鍵詞及相關(guān)要求，即可實(shí)現全托管、零維護的網(wǎng)站內容更新。網(wǎng)站的數量沒(méi)有限制，無(wú)論是單個(gè)網(wǎng)站還是大站群，都可以很方便的管理。
　　解決方案:直播回放 | DeepFlow AutoLogging：自動(dòng)采集應用調用日志和流
　　左側是基于 Grafana 構建的應用調用日志的 Dashboard?？梢愿鶕AG過(guò)濾應用，根據Protocol過(guò)濾HTTP、HTTPS、HTTP2協(xié)議，可以查看當前服務(wù)的HTTP調用日志。
　　右邊是AccessLog和DeepFlow的應用調用日志的映射。通過(guò)對比可以看出，除了remote_user之外，都可以很好的映射。
　　HTTP訪(fǎng)問(wèn)日志除了替換AccessLog之外，還可以結合調用日志的狀態(tài)和指標，快速知道哪些調用異常，哪些調用響應慢。
　　07 應用調用日志——MySQL慢查詢(xún)日志
　　對于MySQL慢查詢(xún)日志，數據庫在云上實(shí)例化后，查看數據庫的日志并不容易。需要在云端開(kāi)啟各種設置和權限才能及時(shí)看到日志，也很難快速過(guò)濾對應的日志。應用程序日志。
　　下面我們來(lái)看看 DeepFlow 是如何查看慢查詢(xún)日志的。這和剛才的 HTTP 調用日志是同一個(gè) Dashboard。只需切換搜索條件，將協(xié)議切換到 MySQL，將 request_type 輸入為 COM_QUREY，將 request_resource 輸入為 SELECT*。
　　設置好這樣的過(guò)濾條件后，得到MySQL的查詢(xún)日志，然后對響應延遲進(jìn)行排序過(guò)濾，可以發(fā)現慢查詢(xún)。
　　08 應用調用日志——分布式跟蹤跨度日志
　　除了看網(wǎng)絡(luò )應用協(xié)議的調用日志外，我們從前面的數據源中也知道，調用日志還支持訪(fǎng)問(wèn)分布式追蹤協(xié)議的Span信息。
　　目前，DeepFlow 已經(jīng)支持連接到 OpenTelemtry 的 Span 信息。每個(gè) Span 實(shí)際上對應一個(gè)調用。當前顯示的是 OpenTelemtry 的 Span 日志。
　　訪(fǎng)問(wèn)Span的信息后，除了查看日志，根據狀態(tài)和指標定位調用問(wèn)題外，還有一個(gè)重要的目的，那就是也可以基于DeepFlow平臺的現有網(wǎng)絡(luò )。通過(guò)調用eBPF采集，進(jìn)行全棧全鏈路跟蹤。
　　09 應用調用日志——全棧全鏈路追蹤
　　這是最終被跟蹤的火焰圖。這個(gè)火焰圖不僅包括應用程序代碼級別的調用，還包括系統級別和網(wǎng)絡(luò )級別的調用。至于這件事如何追查，由于時(shí)間問(wèn)題，我今天不再贅述。我會(huì )用后續的直播繼續給大家詳細分享如何跟蹤應用的全棧和全鏈接。
　　應用調用日志只能觀(guān)察應用層面的一些問(wèn)題。DeepFlow 可以通過(guò) FlowID 關(guān)聯(lián)應用調用背后的網(wǎng)絡(luò )流日志。接下來(lái)分享一下網(wǎng)絡(luò )流日志的能力。
　　10 網(wǎng)絡(luò )流日志 - 功能定義
　　首先我們看一下公有云中網(wǎng)絡(luò )流日志的功能說(shuō)明。這是阿里云的定義。它捕獲特定位置的流量，并將流量轉換為流日志記錄。什么是流日志？流日志是捕獲特定時(shí)間窗口的特定五元組的網(wǎng)絡(luò )流的記錄。
　　因此，對于基礎功能的定義，DeepFlow沿用了公有云的定義，并在此基礎上具備了更豐富的能力。
　　11 網(wǎng)絡(luò )流日志-DeepFlow 與公有云的比較
　　下面我們來(lái)看看DeepFlow流日志和公有云流日志的對比，我來(lái)解讀一下其中的一些區別。
　　我們先來(lái)看看捕獲期。DeepFlow 的粒度可以小到 1 分鐘，DeepFlow 的捕獲位置也更豐富。除了VPC網(wǎng)絡(luò )，還將覆蓋容器網(wǎng)絡(luò )、物理網(wǎng)絡(luò )，還可以從網(wǎng)絡(luò )層面擴展到系統層面。
　　
　　讓我們來(lái)看看 TAG。借助 DeepFlow 的 AutoTagging 能力，DeepFlow 流日志的 TAG 遠比公有云豐富。除了VPC網(wǎng)絡(luò )的一些標簽外，還包括隧道、容器網(wǎng)絡(luò )的標簽，還有更豐富的采集Location標簽。
　　指標旁邊，公有云只有Packet/Byte這兩個(gè)，DeepFlow涵蓋了從網(wǎng)絡(luò )吞吐量到性能，再到時(shí)延的多個(gè)維度。
　　在DeepFlow的流日志中，增加了流狀態(tài)字段，通過(guò)該字段可以快速過(guò)濾異常流，目前公有云不支持。當然，DeepFlow目前不支持公有云支持的日志狀態(tài)字段和安全策略狀態(tài)，但是調度中也加入了這個(gè)功能。
　　最后，讓我們看一件非常重要的事情。從計費上看，目前公有云是計費的，按照采集的流量大小和存儲空間來(lái)計費。DeepFlow 開(kāi)源版本和 SaaS 版本都具有此功能。大家都知道它是免費的，SaaS版本目前處于免費試用階段。
　　好了，分析了這么多功能對比之后，我們來(lái)看看DeepFlow網(wǎng)絡(luò )流日志功能，它可以解決哪些問(wèn)題。
　　12 網(wǎng)絡(luò )流日志 - 概述
　　這是基于網(wǎng)絡(luò )流日志構建的Granafa Dashboard。查看服務(wù)的調用關(guān)系與應用調用日志相同。但是，與應用調用日志不同的是，這個(gè)概覽的 Dashboard 是查看網(wǎng)絡(luò )層面的指標，比如吞吐量、重傳、連接建立失敗、連接建立延遲等指標數據。
　　13 網(wǎng)絡(luò )流日志-網(wǎng)絡(luò )延遲
　　在查看應用程序調用日志時(shí)，經(jīng)常會(huì )注意響應延遲慢的調用，但是這種響應慢，除了應用程序本身響應慢之外，還可能是由于 TCP 連接建立慢、數據傳輸慢，或者協(xié)議棧慢. 要排查網(wǎng)絡(luò )相關(guān)的延遲問(wèn)題，您需要查看應用調用對應的流日志進(jìn)行分析。
　　首先，應用調用日志和網(wǎng)絡(luò )流日志是如何關(guān)聯(lián)的。在 DeepFlow 平臺上，一個(gè) FlowID 用于關(guān)聯(lián)兩個(gè)日志。因此，您可以根據通話(huà)記錄的FlowID查找流記錄，找到通話(huà)對應的流。日志，然后分析流日志中的連接建立延遲、系統延遲、數據傳輸延遲指標，查看網(wǎng)絡(luò )延遲高導致應用調用響應慢。
　　14 網(wǎng)絡(luò )流日志-異常流狀態(tài)日志
　　在應用調用日志中，可以根據狀態(tài)查看異常日志，流日志也是一樣?？梢赃^(guò)濾狀態(tài)查看異常流日志，這樣就可以判斷此時(shí)調用異常是否是網(wǎng)絡(luò )異常引起的。
　　右上角給出了DeepFlow流日志中的狀態(tài)定義，主要是定義流結束類(lèi)型，比如連接建立延遲，因為端口復用可以關(guān)閉，比如傳輸過(guò)程中服務(wù)器發(fā)送RST包導致的結束.
　　15 網(wǎng)絡(luò )流日志——TCP時(shí)序日志
　　接下來(lái)繼續深入結合TCP時(shí)序日志，分析具體數據包的延遲和問(wèn)題。特別說(shuō)明：TCP時(shí)序日志目前是DeepFlow企業(yè)版的增強版，目前開(kāi)源版沒(méi)有。
　　用一個(gè)簡(jiǎn)單的demo來(lái)講解開(kāi)源通話(huà)記錄和流記錄功能。這是我們?yōu)殚_(kāi)源社區打造的演示環(huán)境。這個(gè)demo環(huán)境是基于Grafana搭建的，已經(jīng)搭建了很多應用和網(wǎng)絡(luò )相關(guān)的Dashboards。
　　16 自動(dòng)記錄-采集
　　接下來(lái)從日志采集和日志處理兩個(gè)方面給大家介紹一下，AutoLogging是如何基于BPF/eBPF自動(dòng)實(shí)現采集日志的。
　　首先，讓我們看一下 采集 部分。采集部分需要從兩個(gè)方面來(lái)看：調用日志和流日志。
　　流日志
　　從前面的產(chǎn)品介紹中可以看出，流日志是根據網(wǎng)絡(luò )流量生成的。因此，采集主要集中在網(wǎng)絡(luò )層面。目前可以覆蓋物理網(wǎng)絡(luò )一直到虛擬網(wǎng)絡(luò )，并且可以采集host到虛擬主機到容器POD的網(wǎng)卡的流量是通過(guò)BPF+AF_PACKET技術(shù)實(shí)現的， Windows系統的采集是使用Winpcap實(shí)現的。
　　通話(huà)記錄
　　
　　調用日志的數據收錄兩部分數據，一部分來(lái)自網(wǎng)絡(luò )應用協(xié)議，另一部分是可觀(guān)察到的Tracing數據。
　　對于這部分網(wǎng)絡(luò )應用協(xié)議的數據，調用日志不僅包括網(wǎng)絡(luò )層采集，還延伸到sidecar和應用進(jìn)程層。網(wǎng)絡(luò )層采集的定位和實(shí)現技術(shù)與流日志一致。，但處理邏輯會(huì )有些不同；對于 Sidecar 和應用進(jìn)程級別，它是使用 eBPF 技術(shù)實(shí)現的。對于非加密和非壓縮協(xié)議，由 eBPF Kprobe 和 Tracepoints 完成，對于 HTTP2 ，HTTPS 需要使用 Uprobe 完成。
　　對于 Opentelemetry 的數據訪(fǎng)問(wèn)，Traces 的數據訪(fǎng)問(wèn)是通過(guò) Otel-Collector 將 Traces 的數據發(fā)送給 deepflow-agent 來(lái)完成的。這里先分享采集的部分，接下來(lái)我們看看采集完成后會(huì )做什么樣的處理。
　　17 自動(dòng)記錄 - 處理
　　對于日志處理，分為公共處理部分、流日志處理、調用日志處理三個(gè)部分。
　　網(wǎng)絡(luò )流量的處理可以分為：隧道拆解。對于隧道拆解，已經(jīng)支持了基本的主流隧道協(xié)議，如Vxlan、IPIP、Gre等。隧道拆除后，協(xié)議按照協(xié)議棧的順序進(jìn)行解析，從鏈路層到傳輸層。
　　接下來(lái)，需要對流量進(jìn)行 AutoTagging 預處理。這里主要添加唯一標簽，以便服務(wù)器根據唯一標簽添加全量標簽。此時(shí)需要分別處理不同的日志。對于網(wǎng)絡(luò )流日志，可以根據產(chǎn)品定義生成流日志。
　　對于應用調用日志，還需要完成應用協(xié)議的識別。具體協(xié)議確定后，分析應用協(xié)議，最后根據定義生成調用日志。
　　對于應用調用日志，除了剛才共享的處理流程，還有一條路徑，主要是因為應用調用日志不僅收錄網(wǎng)絡(luò )應用協(xié)議，還收錄APM定義的跟蹤數據。進(jìn)入后直接解析即可。
　　18 應用程序調用日志 - 協(xié)議擴展
　　好的，這部分的交易就到這里，接下來(lái)我們將添加一個(gè)應用程序協(xié)議的擴展。據說(shuō)應用程序調用日志支持訪(fǎng)問(wèn)各種協(xié)議。以下是對協(xié)議訪(fǎng)問(wèn)需要做什么的簡(jiǎn)要概述。
　　第一部分：需要解析協(xié)議；
　　第二部分：協(xié)議解析完成后，需要將協(xié)議映射到調用日志；
　　第三部分：除了調用日志，DeepFlow還提供了預先聚合數據和計算應用程序RED指標的能力。
　　這就是協(xié)議擴展必須做的事情。目前DeepFlow已經(jīng)開(kāi)源，歡迎開(kāi)源社區的朋友貢獻更多協(xié)議，豐富應用調用日志。
　　今天的分享主要是對框架的講解，并沒(méi)有涉及太多的代碼細節。如果你對實(shí)現細節感興趣，可以直接在 GitHub 上查看代碼。下面是 DeepFlow GitHub 的鏈接。
　　GitHub地址：
　　19 未來(lái)迭代的方向
　　最后總結一個(gè)DeepFlow日志未來(lái)的迭代方向。
　　目前DeepFlow在Logging方向上具備AutoLogging能力，未來(lái)會(huì )繼續做日志整合。它將從 Promtail、Fluentd 等獲取數據，并使用 AutoTagging 能力注入各種標簽，這更符合這樣的云原生設計。主意。
　　DeepFlow 的 AutoLogging 的日志數據也完全支持訪(fǎng)問(wèn)阿里云 SLS。DeepFlow 可以為 SLS 用戶(hù)帶來(lái)我們高度自動(dòng)化的可觀(guān)察性。今天分享的內容到此結束。您可以?huà)呙柘路蕉S碼聯(lián)系我們。謝謝你們。 查看全部

　　完整解決方案:使用TI AWR1843 Boost EVM和 DCA1000 EVM 實(shí)時(shí)采集
　　硬件
　　TI AWR1843 Boost EVM ES2.0（類(lèi)似于 AWR1642 ES2.0）。
　　DCA1000 EVM
　　需要注意的幾點(diǎn)
　　軟件
　　馬特實(shí)驗室
　　進(jìn)程（使用 mmwave studio GUI 和 LUA 腳本） 使用 LUA 腳本
　　使用腳本簡(jiǎn)單明了
　　使用 GUI 毫米波工作室實(shí)現三次啟動(dòng)
　　refDCA1000EVM： AWR1642EVM 毫米波演播室 TDM 或 BPM MIMO 設置 - 傳感器論壇 - 傳感器 - TI E2E 支持論壇
　　
　　三次啟動(dòng)中的每一個(gè)都必須配置一次
　　以下是配置 TX TDM MIMO 配置的步驟。如您所見(jiàn)，我定義了 1 個(gè)配置文件（配置文件 ID = 0）。然后我定義 2 個(gè)線(xiàn)性調頻，0 和 1。線(xiàn)性調頻 0 啟用 TX0，線(xiàn)性調頻 1 啟用 TX1。
　　然后在幀配置中，我啟用 Chirp 0 和 Chirp1，并循環(huán) 32 次以創(chuàng )建 64 個(gè)線(xiàn)性調頻的幀。
　　編輯
　　編輯
　　編輯
　　編輯
　　關(guān)于其他評論，
　　TX3 提供 AWR1243 和 AWR1443，它們是毫米波產(chǎn)品系列的不同部分。AWR1642 有 2 個(gè) TX。
　　芯片管理器，TX 啟用應為 0 或 1。
　　
　　數據解析
　　MAT 文件是從 bin 文件中解析的，大小為 n_Tx*n_chirp_per_frame*n_Rx*n_sample
　　事實(shí)上，mmwave studio已經(jīng)有了自己的解析器（適用于所有XWR1xxx型號）。
　　這
　　單芯片路徑位于mmWave Studio\MatlabExamples\singlechip_raw_data_reader_example中，并且收錄的自述文件寫(xiě)得很清楚： 此 Matlab 腳本用于使用捕獲的 bin 文件對從毫米波工作室生成的 *.setup.json 文件進(jìn)行后處理。
　　它為原創(chuàng )ADC數據和雷達立方體數據生成墊子文件。json 文件記錄您設置的配置信息。
　　數據分析
　　通過(guò)MAT（rangefft cfar等）進(jìn)行簡(jiǎn)單分析。
　　使用 MATLAB 控制 DCA1000 自動(dòng)采集和顯示 無(wú)限上傳 UDP 格式 請參閱相關(guān)文檔。如果可以自己解析上一部分的 bin 并捕獲 UDP 數據包，這里應該不復雜，但需要處理一些丟包和亂序，畢竟 UDP 無(wú)法保證順序，很容易丟失。聯(lián)系我
　　如果您有任何疑問(wèn)，請隨時(shí)通過(guò)1055970018（騰訊數字）與我聯(lián)系。但要準備好自己解決問(wèn)題。我給指示，不規范。
　　最新測試:迷你派采集器（Chrome插件）V1.0.48 綠色安裝版
　　Mini Pie采集器Green Installer是一款非常好用的Chrome插件，Mini Pie采集器可以智能地幫助用戶(hù)采集獲取所需數據，而Mini Pie采集器無(wú)需任何編碼，采集的數據都可以安全地存儲在本地，雙重保護。
　　特征
　　1.自動(dòng)表格數據識別。
　　2.自動(dòng)多頁(yè)數據采集或轉換。
　　3.數據變化監控和實(shí)時(shí)通知。
　　
　　4、動(dòng)態(tài)頁(yè)面抓取。
　　5.各種細節格式采集。
　　6.無(wú)限滾動(dòng)支持。
　　7、多種分頁(yè)模式支持。
　　8.交叉網(wǎng)站采集或數據變換。
　　9. 增量數據采集。
　　10.自動(dòng)采集規則生成和可視化采集規則編輯。
　　
　　11. 無(wú)限數據導出到 Excel 或 csv 文件。
　　12.國際語(yǔ)言支持。
　　13. 高保密性：所有數據都存儲在用戶(hù)本地。
　　14、高保密性：多層加密保護，不觸碰用戶(hù)任何目標采集網(wǎng)站的賬號或cookie等信息。
　　15、無(wú)需學(xué)習python、javascript、xpath、Css、json、iframe等技術(shù)技能。
　　16. 除瀏覽器外無(wú)依賴(lài)。 查看全部

　　通用解決方案:maxwell+kafka+Spark Streaming構建MySQL Bin
　　需求分析說(shuō)明
　　根據業(yè)務(wù)場(chǎng)景，需要對日志進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，進(jìn)行實(shí)時(shí)圖表展示（Highchart等）。如果頻繁提取數據庫，會(huì )對數據庫服務(wù)器造成很大的壓力，相應的web服務(wù)也會(huì )受到很大的影響。因此，提取數據庫日志不僅可以大大減輕數據庫服務(wù)的壓力，還可以解決實(shí)時(shí)處理和實(shí)時(shí)顯示圖表的需求。本篇博客 MySQL Binlog log 采集 提供解決方案為例
　　1.部署安裝maxwell采集器
　　1）首先檢查mysql是否開(kāi)啟了binlog
　　2) 下載麥克斯韋
　　組件下載地址：
　　解壓 tar -zxvf maxwell-1.17.1.tar.gz
　　3）授權mysql（只對maxwell庫操作）
　　其中 user01 是數據庫用戶(hù)名 666666 是數據庫密碼
　　GRANT ALL on maxwell.* to 'user01'@'%' 由 '666666' 標識；
　　將 *.* 上的 SELECT、REPLICATION CLIENT、REPLICATION SLAVE 授予 'user01'@'%'；
　　4）執行maxwell命令行（注：maxwell默認將監控的mysql binlog日志發(fā)送到名為maxwell topic的kafka topic）
　　具體demo如下：
　　bin/maxwell --user='user01'--password='666666'--host='127.0.0.1'--include_dbs=db1 --include_tables=table1,table2--producer=kafka--kafka.bootstrap.servers =d1:9092,d2:9092,d3:9092 --kafka_topic 測試
　　注意：--user為數據庫用戶(hù)名--password數據庫密碼--host表示安裝mysql的服務(wù)器地址（可以與安裝maxwell的服務(wù)器不同）--include_dbs表示過(guò)濾特定數據庫--include_tables意思是過(guò)濾特定庫 下面的具體表格--kafka.bootstrap.servers代表kafka的IP地址和端口號--kafka_topic kafka代表kafka對應的topic
　　2、kafka的相關(guān)配置（注：d1、d2、d3為各個(gè)服務(wù)器的主機名，kafka中配置文件的端口號要與命令行中給出的端口號一致）
　　1）啟動(dòng)kafka命令行（這里作為后臺進(jìn)程運行）
　　nohup bin/kafka-server-start.sh 配置/server.properties &
　　2）創(chuàng )建kafka主題作為測試主題
　　bin/kafka-topics.sh --zookeeper d1:2181,d2:2181,d3:2181 --create --topic test --partitions 20 --replication-factor 1
　　3）啟動(dòng)消費者窗口
　　bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server d1:9092,d2:9092,d3:9092 --topic 測試
　　
　　三、Spark Streaming結合kafka
　　注意：這個(gè)demo的spark版本是2.2.1，kafka版本是0.10.0。請注意spark版本對應kafka版本。詳細請參考spark官方說(shuō)明網(wǎng)站
　　package com.baison.realTimeCalculation
import java.lang
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.DStream
import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe
import org.apache.spark.streaming.kafka010.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent
import org.apache.spark.streaming.{Durations, StreamingContext}
import scala.util.Try
object IposRealTime {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf=new SparkConf().setAppName("IposRealTime")
.set("spark.streaming.blockInterval", "50")//生成block的間隔
.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")//用kryo序列化
.set("spark.streaming.backpressure.enabled","true") //數據的反壓機制
.set("spark.task.maxFailures","10")//task最大失敗次數
.set("spark.streaming.kafka.maxRetries","5") //kafka的最大重試次數
.set("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown","true")//程序優(yōu)雅關(guān)閉
.set("spark.io.compression.codec","snappy") //壓縮模式
<p>
.set("spark.rdd.compress","true") //壓縮RDD的分區
.registerKryoClasses(Array(classOf[EveryWeekForm],classOf[HotGoodsForm],classOf[MemberFlowForm],
classOf[TodayYeJiForm]))
val ssc=new StreamingContext(conf,Durations.seconds(2))
//kafka的配置
val kafkaParam=Map[String,Object](
Constants.KAFKA_METADATA_BROKER_LIST->ConfigurationManager.getProperty(Constants.KAFKA_METADATA_BROKER_LIST),
"key.deserializer"->classOf[StringDeserializer],
"value.deserializer"->classOf[StringDeserializer],
Constants.KAFKA_GROUP_ID->ConfigurationManager.getProperty(Constants.KAFKA_GROUP_ID),
Constants.KAFKA_AUTO_OFFSET_RESET->ConfigurationManager.getProperty(Constants.KAFKA_AUTO_OFFSET_RESET),//從該topic最新位置開(kāi)始讀取數據
"enable.auto.commit"->(false:lang.Boolean),
Constants.SESSION_TIMEOUT_MS->ConfigurationManager.getProperty(Constants.SESSION_TIMEOUT_MS) //最大程度的確保Spark集群和kafka連接的穩定性
)
val topics=List(ConfigurationManager.getProperty(Constants.KAFKA_TOPICS)).toSet
val inputDStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](ssc, PreferConsistent, Subscribe[String, String](topics, kafkaParam)).repartition(50)
ssc.checkpoint(Constants.SPARK_CHECKPOINT_DATA)
//此處進(jìn)行處理數據操作
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
</p>
　　如有錯誤請指正，不勝感激。
　　最佳實(shí)踐:ELK(elasticsearch+logstash+kibana)日志采集系統
　　文章目錄
　　一、安裝環(huán)境
　　系統版本：分 6.5
　　JDK：1.8.0_181
　　彈性搜索-6.4.2
　　日志-6.4.2
　　木花-6.4.2
　　其次，安裝 JDK 2.1 并下載 JDK：
　　此環(huán)境下載 64 位 tar .gz 包，并將安裝包復制到安裝服務(wù)器/home/ 目錄
　　[root@localhost ~]# 光盤(pán) /首頁(yè)/
　　[root@localhost local]# tar -xzvf JDK-8u181-linux-x64.tar.gz
　　2.2. 配置環(huán)境變量
　　[root@localhost本地]# vim /etc/profile
　　將以下內容添加到文件末尾
　　JAVA_HOME=/home/jdk1.8.0_181
JRE_HOME=/home/jdk1.8.0_181/jre
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export JAVA_HOME
export JRE_HOME
ulimit -u 4096
　　[root@localhost本地]# 源 /etc/profile
　　2.3. 配置限制相關(guān)參數
　　修改限制.conf
　　vi /etc/security/limits.conf
　　添加以下內容
　　* soft nproc 65536
* hard nproc 65536
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
　　修改 90-nproc.conf 配置文件。
　　vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
　　#修改如下內容：
　　軟
　　NPRC 1024 修改為 Soft NPRC 4096
　　修改配置 sysctl.conf
　　vi /etc/sysctl.conf
　　#添加下面配置：
　　
　　vm.max_map_count=655360
　　#并執行命令：
　　系統CTL -p
　　2.4. 創(chuàng )建一個(gè)運行 ELK 的用戶(hù)
　　[root@localhost本地]# 組添加麋鹿
　　[root@localhost local]# useradd -g elk elk
　　[root@localhost本地]# passwd elk – 更改 elk 用戶(hù)密碼
　　創(chuàng )建 ELK 運行目錄
　　[root@localhost本地]# MKDIR /home/elk
　　[root@localhost local]# chown -R elk：elk /home/elk
　　以上所有操作均由根用戶(hù)完成
　　第三，安裝 Elasticsearch以下由麋鹿用戶(hù)
　　操作，麋鹿用戶(hù)以麋鹿用戶(hù)身份登錄服務(wù)器
　　下載 ELK 安裝包，上傳到服務(wù)器并解壓。
　　解壓縮命令：tar -xzvf 軟件包名稱(chēng)
　　配置彈性搜索
　　vi conf/elasticsearch.yml
　　修改如下：
　　cluster.name: mycluster
node.name: node-1
node.master: true #指定了該節點(diǎn)可能成為 master 節點(diǎn)，還可以是數據節點(diǎn)
node.data: true
network.host: 192.168.31.86
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.18.96.32", "172.18.96.33","172.18.96.35","172.18.96.36"]
#修改bootstrap.system_call_filter為false，注意要在Memory下面:
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
　　修改 jvm.options 文件中的以下內容以設置使用的最大和最小內存量
　　-Xms1g
-Xmx1g
　　向防火墻配置添加了端口
　　蘇根
　　vi /etc/sysconfig/iptables
　　-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 9200 -j ACCEPT
<p>
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 9300 -j ACCEPT
</p>
　　服務(wù)IP表重新啟動(dòng)
　　保存以退出
　　啟動(dòng)彈性搜索
　　./elasticsearch -d & --后臺啟動(dòng)
　　檢查啟動(dòng)是否成功
　　使用瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)：：9200
　　安裝了 Elasticsearch。
　　四、安裝日志庫
　　logstash 是負責采集和過(guò)濾日志的 ELK
　　按如下方式編寫(xiě)配置文件：
　　解釋?zhuān)?br /> 　　logstash 配置文件必須收錄三件事：
　　input{}：該模塊負責采集日志，可以由生成日志的業(yè)務(wù)系統從文件中讀取、從 Redis 讀取或開(kāi)放端口直接寫(xiě)入 logstash
　　filter{}：該模塊負責過(guò)濾采集到的日志，并根據過(guò)濾定義日志的顯示字段。
　　output{}：該模塊負責將過(guò)濾后的日志輸出到 ElasticSearch 或文件、redis 等。
　　該環(huán)境從文件中讀取日志，業(yè)務(wù)系統生成的日志格式如下：
　　[2016-11-05 00:00:03,731 INFO] [http-nio-8094-exec-10] [filter.LogRequestFilter] - /merchant/get-supply-detail.shtml, IP: 121.35.185.117, [device-dpi = 414*736, version = 3.6, device-os = iOS8.4.1, timestamp = 1478275204, bundle = APYQ9WATKK98V2EC, device-network = WiFi, token = 393E38694471483CB3686EC77BABB496, device-model = iPhone, device-cpu = , sequence = 1478275204980, device-uuid = C52FF568-A447-4AFE-8AE8-4C9A54CED10C, sign = 0966a15c090fa6725d8e3a14e9ef98dc, request = {
"supply-id" : 192
}]
[2016-11-05 00:00:03,731 DEBUG] [http-nio-8094-exec-10] [filter.ValidateRequestFilter] - Unsigned: bundle=APYQ9WATKK98V2EC&device-cpu=&device-dpi=414*736&device-model=iPhone&device-network=WiFi&device-os=iOS8.4.1&device-uuid=C52FF568-A447-4AFE-8AE8-4C9A54CED10C&request={
"supply-id" : 192
　　輸出
　　直接輸出到 Elasticsearch
　　此環(huán)境需要處理來(lái)自?xún)山M業(yè)務(wù)系統的日志
　　type：代表類(lèi)型，其實(shí)這個(gè)類(lèi)型被推送到 Elasticsearch，方便后續的 kibana 分類(lèi)搜索，一般直接命名業(yè)務(wù)系統的項目名稱(chēng)路徑
　?。鹤x取文件的路徑
　　這意味著(zhù)，當日志中報告錯誤時(shí)，錯誤的換行符歸因于上一條消息的內容
　　start_position => “開(kāi)始”是指從文件頭部讀取 查看全部

　　完整解決方案:從零開(kāi)始構建web應用：讓chrome成為移動(dòng)開(kāi)發(fā)的標準
　　文章實(shí)時(shí)采集和推送到云端，數據可以供多個(gè)用戶(hù)的快速編輯修改和分享，準確的說(shuō)，chrome并不只是一個(gè)瀏覽器，更是一個(gè)精確控制權的云服務(wù)器。
　　
　　你好，chrome是一個(gè)有身份的client。我們不需要知道你在使用你自己的瀏覽器。你只需要告訴我你的瀏覽器號，我可以替你發(fā)送你瀏覽器的內容給你的朋友。并且不用你的真名。在瀏覽器編輯好內容后同步到云端，然后你就可以分享給朋友。
　　基于這兩年的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗來(lái)看，chrome支持cloud和explore，我認為兩者很相似，都是web技術(shù)發(fā)展到一定階段后對應有了一個(gè)類(lèi)似于瀏覽器的產(chǎn)品。cloud就是將一個(gè)url映射到一個(gè)遠程客戶(hù)端，這樣用戶(hù)在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)可以使用本地的cloud，更優(yōu)秀的一點(diǎn)就是可以進(jìn)行定制化、分享等服務(wù)；而explore是將某個(gè)url映射到一個(gè)云服務(wù)，你只需要發(fā)布你的數據，程序將根據你的需求去定制、分享你的數據等等。
　　
　　但對于一個(gè)平臺化來(lái)說(shuō)，想要做到平臺各方都滿(mǎn)意，必然就是要去權限，而如果所有人都在平臺上編輯、分享數據，平臺很可能會(huì )因為出現多個(gè)人同時(shí)在同一個(gè)數據庫中寫(xiě)入、分享數據，而造成數據混亂。用戶(hù)與用戶(hù)、用戶(hù)與服務(wù)器的比例控制，很可能通過(guò)限制用戶(hù)申請的服務(wù)器數來(lái)達到一個(gè)相對的平衡。
　　實(shí)踐能夠最大限度發(fā)現問(wèn)題，有意入門(mén)的可以直接看《從零開(kāi)始構建web應用：讓chrome成為移動(dòng)開(kāi)發(fā)的標準》， 查看全部

　　訣竅:自動(dòng)標注10個(gè)關(guān)鍵詞的用法，不要迷信“妙招”
　　文章實(shí)時(shí)采集，可以做自動(dòng)標題和關(guān)鍵詞。比如有100個(gè)訂單，要新添加，要自動(dòng)標注10個(gè)關(guān)鍵詞。如果之前只有5個(gè)關(guān)鍵詞的話(huà)，那么也很容易。最難的不是數據采集，而是如何把數據用好。用好的前提，一定是使用的工具是正確的，而正確的工具和正確的數據是保持一致的，使用的時(shí)候才會(huì )有個(gè)“對”的感覺(jué)。好工具不如“妙招”，這個(gè)道理大家都懂，可是怎么用呢？了解一個(gè)東西，用法一定要正確，而不要迷信“妙招”。
　　
　　關(guān)鍵詞“keeplearningposttoseo”這個(gè)例子說(shuō)明其實(shí)用的時(shí)候只需要知道最基本的原理就行，keeplearningseo基本工具，大概有以下工具：關(guān)鍵詞布局前期評估，競爭力、搜索熱度、轉化率；效果評估，詞性分析、相關(guān)性分析、詞根、跨度、前后綴、長(cháng)尾詞組詞；數據記錄，評估如何做第三方統計；基礎工具：采集代碼、使用工具；另外，我更建議你下載一個(gè)keep+的excel表，一鍵導入，就可以滿(mǎn)足最基本的數據采集了。
　　關(guān)鍵詞工具個(gè)人認為十個(gè)八個(gè)就足夠用了，已經(jīng)非常好用了。所以，理論和工具都掌握了之后，剩下的就是要碰到實(shí)際問(wèn)題了。什么是實(shí)際問(wèn)題呢？比如你做seo的目的是增加關(guān)鍵詞數量。假設我目前關(guān)鍵詞需求已經(jīng)很多了，但是這個(gè)詞競爭又很大，你想增加關(guān)鍵詞數量，怎么辦？再假設，這個(gè)詞已經(jīng)競爭不大了，你又想增加關(guān)鍵詞數量怎么辦？有時(shí)候，你覺(jué)得那些數量不多，就干脆把它放棄了。
　　
　　有時(shí)候，你又很想解決這個(gè)問(wèn)題，比如，你覺(jué)得有了30個(gè)關(guān)鍵詞，就是一張白紙，你又想找點(diǎn)材料豐富一下關(guān)鍵詞，怎么辦？但是你有這些需求了，目前已經(jīng)數量不多了，你又想如何增加關(guān)鍵詞數量，你到底是要用這個(gè)數量去獲取那些用戶(hù)呢？又想要擁有自己的素材，以及在內容的創(chuàng )作上也可以擁有一些獨特點(diǎn)，怎么辦？..如果你實(shí)際遇到以上問(wèn)題了，你會(huì )是什么感覺(jué)呢？好奇心又來(lái)了，你會(huì )問(wèn)：那么如何不讓它占滿(mǎn)你的手機屏幕呢？這些都是實(shí)際應用的問(wèn)題，哪一個(gè)因素會(huì )比較重要呢？其實(shí)都重要。
　　雖然你還能夠從各個(gè)角度發(fā)散思維，但是你不知道最終的答案。所以，實(shí)際應用的過(guò)程中，會(huì )遇到各種各樣的問(wèn)題，每個(gè)問(wèn)題解決方法又不一樣。所以呢，這里有一個(gè)特別好的公式：影響關(guān)鍵詞數量的因素因素=可能的原因+可能的方法。影響關(guān)鍵詞數量的因素有很多，簡(jiǎn)單的有：原來(lái)有沒(méi)有原本有的關(guān)鍵詞、現在有沒(méi)有關(guān)鍵詞（雖然你也可以去研究出很多。
　　但是我自己用這個(gè)方法，往往能找到不少的相關(guān)類(lèi)似詞組）、這個(gè)關(guān)鍵詞往前或往后會(huì )不會(huì )成為長(cháng)尾詞（往前找不到，往后找能找到的，找到高度相關(guān)，可以直接聯(lián)想，在建立更多的詞語(yǔ)，否。 查看全部

　　免費獲取:免費圖片采集批量添加水印軟件
　　平時(shí)采集圖片素材，想給圖片自動(dòng)加水??？圖片采集，批量添加水印，我們可以使用SEO工具來(lái)實(shí)現，圖片采集有很多種方式，我們可以使用關(guān)鍵詞采集文章圖片，或者通過(guò)網(wǎng)站鏈接自動(dòng)進(jìn)入采集全站圖片，對采集后的圖片進(jìn)行批量模板處理，可以實(shí)現圖片的批量編輯。
　　批量給圖片采集加水印可以讓我們獲得大量的圖片素材。通過(guò)關(guān)鍵詞搜索，我們可以得到最近更新的熱門(mén)實(shí)時(shí)優(yōu)質(zhì)圖片，如圖，通過(guò)工具的SEO模板，我們不僅可以轉儲圖片，還可以通過(guò)以下方式對圖片進(jìn)行本地化添加水印。
　　在 SEO 中，優(yōu)化我們的圖像水印是提高點(diǎn)擊率的 SEO 技巧之一，網(wǎng)站 在搜索結果中出現的一個(gè)公認因素是它收到的點(diǎn)擊百分比，稱(chēng)為點(diǎn)擊-通過(guò)率。假設我們的 網(wǎng)站 在特定搜索引擎中排名第 4。如果訪(fǎng)問(wèn)者點(diǎn)擊我們的 網(wǎng)站 而不是前幾個(gè)結果，我們應該期待排名上升。
　　
　　但是為什么人們會(huì )選擇我們的 網(wǎng)站 而不是之前的 網(wǎng)站 呢？熟悉我們品牌的客戶(hù)更有可能選擇我們的官方網(wǎng)站。無(wú)論平臺對我們的競爭對手的排名有多高，或者他們的 網(wǎng)站 有多少反向鏈接，了解我們的人都會(huì )點(diǎn)擊我們的鏈接。
　　品牌和SEO如何獲得鏈接？搜索引擎用來(lái)確定搜索引擎排名的算法仍然嚴重依賴(lài)鏈接。有機、相關(guān)和編輯獲得的鏈接是平臺最看重的。沒(méi)有辦法為他們購買(mǎi)或交易。
　　這意味著(zhù)獲得的理想鏈接是人們訪(fǎng)問(wèn)我們的 網(wǎng)站、閱讀我們的內容并鏈接到它的結果。并非所有讀者都將對鏈接到我們的 網(wǎng)站 的內容選擇過(guò)程負責。有些人會(huì )選擇鏈接到我們，有些人不會(huì )。即使他們喜歡我們的內容，如果他們從未聽(tīng)說(shuō)過(guò)我們，他們可能會(huì )猶豫是否要鏈接到我們。正因為我們是個(gè)謎，所以他們很謹慎。
　　但是讓我們假裝他們熟悉我們的名字。讓我們假設他們知道我們是我們領(lǐng)域的重要參與者。他們熟悉我們的公司及其聲譽(yù)。很容易看出為什么在這種情況下他們更容易聯(lián)系我們。
　　
　　不過(guò)，對于主要 SEO 目標是提高品牌知名度的企業(yè)，這里有一些建議。他們表明，在不忽視流量、轉化和潛在客戶(hù)的情況下，品牌知名度受到高度重視。
　　根據我們經(jīng)驗豐富的利基市場(chǎng)撰寫(xiě)引人入勝的 文章 故事對于建立穩固的品牌形象至關(guān)重要。談到 SEO，是什么讓我們在競爭中脫穎而出？
　　一個(gè)有效的策略是開(kāi)發(fā) 原創(chuàng ) 和其他人在 網(wǎng)站 上找不到的真實(shí)內容。除了我們，沒(méi)有人知道該擁有什么？我們從個(gè)人經(jīng)驗中學(xué)到了什么。寫(xiě)作時(shí)使用它：提供軼事、突出細節、強調客戶(hù)體驗、突出業(yè)務(wù)挑戰和成功等等。
　　實(shí)用文章:文章原創(chuàng )度檢測工具
　　尊敬的用戶(hù)：目前正在修訂中
　　選擇我們的工具是否正確？
　　紙牌屋的力量
　　為什么選擇紙牌屋偽原創(chuàng )工具？
　　1.如果您是中小型站長(cháng)網(wǎng)站那么您是合適的。
　　1.偽原創(chuàng )同義詞替換詞庫：[100%]系統8W同義詞庫+自定義10000同義詞庫
　　
　　如果你還在為這份工作而苦苦掙扎偽原創(chuàng )不妨試試紙牌屋偽原創(chuàng )工具。畢竟，人們的精力和腦力是有限的。偽原創(chuàng )工作是枯燥乏味的。
　　如果您想實(shí)現低成本、高效的偽原創(chuàng )方式，那么您必須使用適合您的強大偽原創(chuàng )工具。您需要通過(guò)系統同義詞庫和自定義同義詞庫的同義詞替換隨機插入這個(gè)文章不存在的打亂句。添加錨文本，添加相關(guān)圖片庫信息，添加文章版權信息。讓你的文章真正變得偽原創(chuàng ) 文章。
　　在這里，紙牌屋偽原創(chuàng )工具，一個(gè)神奇而有效的網(wǎng)站誕生了。偽原創(chuàng )先生們，女士們，先生們，你們的辛苦日子結束了?，F在就加入我們。使用強大的偽原創(chuàng )工具。
　　2.如果您要網(wǎng)站編輯，請適合。
　　2.自定義錨文本（超鏈接）2000條！
　　3. 如果你是
　　需要適度偽原創(chuàng )文章你是合適的。
　　
　　3. 自定義加擾
　　句子（加擾代碼）2000件！
　　4. 如果您是 SEO 用戶(hù)，您更需要此工具
　　4.自定義2000張圖片庫！
　　5. 如果你是
　　網(wǎng)站操作中，您是合適的。 查看全部

　　事實(shí):文章實(shí)時(shí)采集回傳，你找我要，我都告訴你！
　　文章實(shí)時(shí)采集回傳，你找我就行！而且個(gè)人天地網(wǎng)站給你，免費無(wú)版權限制，趕緊來(lái)吧！別光問(wèn)，我都告訴你，我需要什么數據就找我要，我都告訴你！同時(shí)，你也可以天地網(wǎng)站快速發(fā)布到朋友圈，讓別人幫你打廣告！啥？你說(shuō)發(fā)布不了？交不起錢(qián)？沒(méi)事，你還是可以去淘寶看看，
　　
　　利益無(wú)關(guān)(??ω??)大概是兩年前吧，那時(shí)候qq空間還沒(méi)有那么普及，于是有個(gè)同學(xué)就利用qq空間的廣告導流到他的扣扣空間賺錢(qián)(??)記得是一天賺了好幾百(〃?〃)由于某些原因，這個(gè)行業(yè)我也接觸過(guò)(?ω?`)?在貼吧里面，本著(zhù)“愛(ài)上貼吧永遠不嫌貴”的心態(tài)，就開(kāi)始了各種搜索然后收集素材(大概在百度里面是可以查到相關(guān)信息的吧，但是為什么不在百度百科查到呢(。
　　﹏。*))唉。這個(gè)錢(qián)太容易賺了。下個(gè)app(?ω?`)?然后進(jìn)去那個(gè)商家直播間(自己加小心呀，有誘導金錢(qián)交易的，金額要達到官方規定值，否則不發(fā))注意是點(diǎn)進(jìn)去，不是直接加到里面去?。?！qq和微信在里面都是可以接受提現的，主要是qq！(微信是不能在朋友圈發(fā)出來(lái)的！所以一定要謹慎)（貌似說(shuō)了半天都沒(méi)給錢(qián)(`)）于是他就發(fā)出來(lái)一個(gè)他們的視頻，里面有部分數據然后我就按照他說(shuō)的一步一步查，找到出處了！然后就是原地爆炸！我忘了說(shuō)了！他是抓了相關(guān)網(wǎng)站的廣告量，給出售了23塊錢(qián)！(`ω′)于是我又找到了一個(gè)網(wǎng)站，然后放了我的素材想看看對不對(￣д￣;)哈哈哈哈哈結果我跳出了彈窗！bilibili有很多雷人鏡頭！這么深扒？拉倒吧(。
　　
　　?︿?。)然后我就沒(méi)有繼續走，心想著(zhù)應該是騰訊盜取了他的資源然后，過(guò)了幾個(gè)月！他還是在那個(gè)網(wǎng)站里于是就氣憤的報了警（真的，不要太悲觀(guān)，有一天你會(huì )知道，警察叔叔，是真的會(huì )永遠對他睜一只眼閉一只眼()）（告訴你吧，我都給他寄了好幾十好幾百的警告函但是沒(méi)用，因為這只是警告函(｀?ω?)）目前我已經(jīng)知道怎么回事了，準備找回來(lái)了，不過(guò)具體怎么回，我也說(shuō)不清楚，也不可能告訴你，自己判斷吧然后其他時(shí)間偶爾在其他扣扣群、qq群看到一些奇葩的消息，我也就把他們拉進(jìn)群里勸勸內容說(shuō)出來(lái)有點(diǎn)難聽(tīng)哈，還是自己判斷吧。
　　總之很危險，不要做，不過(guò)，做了之后只要不到處發(fā)廣告，你還是會(huì )有回來(lái)賺錢(qián)的機會(huì )的分割線(xiàn)目前來(lái)看還是有不少人賺到了錢(qián)的，那我也趕緊跟上啊畢竟。 查看全部

　　干貨分享:短視頻seo霸屏全網(wǎng)，采集精準實(shí)時(shí)有效數據私信截流-運營(yíng)解決方案
　　4.同城爆破有視頻和二維碼嗎？
　　我們會(huì )直接給你一個(gè)完整的同城爆破系統，和我們之前的抖音暴君畫(huà)面一樣，和觸控一樣，所以這個(gè)問(wèn)題是沒(méi)有必要的。
　　5、如何在短視頻seo中編輯短視頻？你用過(guò)軟件嗎？我發(fā)了一個(gè)，但我看不到我發(fā)了之后發(fā)生了什么？
　　目前系統沒(méi)有短視頻編輯功能。如果你是剪輯視頻軟件，可以使用剪輯pr來(lái)剪輯，操作也很簡(jiǎn)單。發(fā)完就看不到了，很大的原因是短視頻平臺沒(méi)有通過(guò)審核。
　　6、昨天發(fā)的視頻，想看看今天有沒(méi)有詢(xún)價(jià)，直接看詢(xún)價(jià)可以嗎？
　　如果您發(fā)布視頻，您通常會(huì )在第二天看到詢(xún)問(wèn)。
　　7、我隨機測試了一個(gè)產(chǎn)品，想在詢(xún)價(jià)列表中刪除該產(chǎn)品的詢(xún)價(jià)信息。我應該怎么辦？
　　目前查詢(xún)不支持刪除，此功能將盡快更新
　　8、為客戶(hù)開(kāi)戶(hù)時(shí)，對賬號和密碼有什么特殊要求嗎？比如特殊情況
　　目前對開(kāi)戶(hù)的賬戶(hù)密碼沒(méi)有特殊要求。
　　9. 關(guān)鍵詞排名信息從何而來(lái)？
　　關(guān)鍵詞 的排名信息相當于在 抖音 中搜索單詞，找到我們發(fā)布視頻的位置。
　　拿下前十名
　　10、查詢(xún)信息會(huì )是一兩年前的嗎？
　　查詢(xún)信息將被過(guò)濾。一般詢(xún)盤(pán)都控制在1個(gè)月以?xún)?，而且我們都在監控作品的實(shí)時(shí)數據，所以我們得到的詢(xún)盤(pán)信息會(huì )更加準確。
　　11、人工監控的次數有限制嗎？
　　目前手動(dòng)監控次數沒(méi)有限制
　　12、客戶(hù)開(kāi)始選擇初級版本，以后想升級怎么辦？差價(jià)可以升級嗎？
　　我們不會(huì )向您出售多少條像在外面銷(xiāo)售的初級版本的查詢(xún)信息。我們直接給你最先進(jìn)的。您需要盡可能多的查詢(xún)信息，所以不存在這樣的問(wèn)題。當然你要，如果你是代理或獨立建造商，會(huì )單獨討論。
　　13、前兩天測試的賬號，大部分查詢(xún)信息來(lái)自一個(gè)賬號。是不是因為我們的檢索系統對這個(gè)行業(yè)本身不太重視？后期客戶(hù)需要手動(dòng)監控視頻，增加查詢(xún)量。如果是這樣的話(huà)，根本沒(méi)有必要使用這個(gè)系統?？蛻?hù)可以通過(guò)大V號抖音找到評論。
　　如果我們自動(dòng)監控，我們通過(guò)搜索用戶(hù)，然后找到用戶(hù)的視頻，然后獲取視頻下方的所有評論來(lái)做到這一點(diǎn)。在這種情況下，如果用戶(hù)視頻下方有大量意向數據，那么一個(gè)賬號下可能會(huì )有短期信息。如果客戶(hù)分布完成，會(huì )有其他用戶(hù)的信息
　　14、人工監控，如果ABC的多個(gè)用戶(hù)同時(shí)監控一個(gè)抖音賬號，分布式查詢(xún)的信息規則是什么？都是一樣的數據嗎？
　　
　　可能有相同的數據，但不太可能
　　15. 為什么我的查詢(xún)沒(méi)有更新？
　　詢(xún)價(jià)信息將在提交后0.5-2小時(shí)內更新。如果有一段時(shí)間沒(méi)有更新，請稍等。大家可以看看外面很多小同行，基本24小時(shí)，我們會(huì )第一時(shí)間更新新版本。會(huì )更快
　　16. 視頻提交發(fā)布后顯示參數錯誤是怎么回事？
　　一般參數錯誤是由于發(fā)布的視頻標題數量大于 55 字
　　主題文字個(gè)數+#個(gè)數+空格個(gè)數+@@@的短視頻賬號名個(gè)數不超過(guò)55字
　　17、上傳的視頻一直審核失敗是怎么回事？
　　如果審核不通過(guò)，一般是因為短視頻平臺判斷不適合披露，一般包括：處理、視頻模糊、內容原因等。處理的可能性最大，所以在后期多聽(tīng)——銷(xiāo)售培訓，我們PR技術(shù)培訓的時(shí)候也多聽(tīng)聽(tīng)，用我們的模板做，不會(huì )出現這種情況
　　18、本地客戶(hù)如何精準捕捉？比如襄陽(yáng)律師的婚紗攝影只有襄陽(yáng)的客戶(hù)
　　對于本地用戶(hù)，監控時(shí)可以添加區域詞進(jìn)行監控，如襄陽(yáng)律師、襄陽(yáng)婚紗攝影等。
　　19. 我可以在沒(méi)有公司的情況下推動(dòng)嗎？營(yíng)業(yè)執照必須上傳嗎？
　　沒(méi)有公司可以推廣
　　20、膜結構是否屬于建筑材料和家裝的范疇？產(chǎn)品是膜結構車(chē)棚停車(chē)棚也是家裝建材品類(lèi)嗎？
　　膜結構建材家裝（這種行業(yè)問(wèn)題可以直接百度搜索清楚）說(shuō)實(shí)話(huà)這些我都沒(méi)做過(guò)，也不是很懂。
　　21.這個(gè)詞被監控了，為什么不能再添加？
　　目前不能重復添加監控詞。監控一個(gè)詞一次和監控兩次的效果是一樣的。
　　22、終端客戶(hù)的操作方式，是我自己操作還是教客戶(hù)自己操作？
　　這可以。如果我們在這里經(jīng)營(yíng)，可以嘗試向客戶(hù)收取換貨操作費，也就是我們常說(shuō)的換貨操作。
　　23、合作結束后，客戶(hù)的同城二維碼可以使用嗎？之前發(fā)布的視頻會(huì )受到影響嗎？
　　同城轟炸機二維碼無(wú)法再使用，但之前發(fā)布的視頻依然存在。
　　24. 電腦能收到查詢(xún)信息，手機不能收到怎么辦？
　　手機綁定不經(jīng)常使用。過(guò)一段時(shí)間就會(huì )停止推送
　　
　　25、發(fā)布的視頻全部加水印，手機品牌不違規。審查仍然失敗。是平臺的問(wèn)題嗎？
　　如果審核不通過(guò)，一般是因為短視頻平臺認定不適合披露，一般包括：處理、視頻模糊、內容原因等，處理的可能性最大。建議在售后組多問(wèn)問(wèn)技術(shù)，或者看客戶(hù)資料包里的數據庫。
　　26. 上傳未通過(guò)審核的視頻是否會(huì )計入包裹指定數量？
　　上傳失敗的內容不計入包內指定數量，點(diǎn)擊重新發(fā)布即可
　　27、很多客戶(hù)因為物流成本等原因，不做全國生產(chǎn)，而是做周邊或者本地生產(chǎn)，有什么辦法嗎？
　　在監控詞時(shí)，可以通過(guò)添加本地詞來(lái)監控本地詞。同時(shí)，正在增加本地方言服務(wù)功能
　　28. 全部測試完成后，參賽視頻的總數會(huì )增加嗎？
　　添加新詞時(shí)，競爭視頻的總數會(huì )增加，如果沒(méi)有新詞，則不會(huì )增加。
　　29. 檢測900個(gè)視頻，為什么潛在客戶(hù)總數只有9個(gè)？如果檢測到所有視頻或 9 個(gè)呢？
　　在這種情況下，一般是由于行業(yè)缺乏相關(guān)數據。建議更換監控字
　　30.如果產(chǎn)品重新測試，之前發(fā)出的查詢(xún)是否會(huì )重新分發(fā)？
　　在同一個(gè)賬戶(hù)內，不會(huì )重復分發(fā)。和。不建議重復 關(guān)鍵詞 監控。遇到關(guān)鍵詞監控的次數比較少，建議更換關(guān)鍵詞
　　32. 測試過(guò)的視頻如果有新的客戶(hù)留言，會(huì )不會(huì )自動(dòng)去采集增加挖礦次數？
　　如果已經(jīng)測試的視頻有新客戶(hù)留言，只要他還在監控，我們就會(huì )采集出來(lái)。說(shuō)了這么多，我們正在監控同行的最新實(shí)時(shí)工作 采集 新增數據
　　33、對于不同的監控產(chǎn)品，如果采集的潛在客戶(hù)消息數據有相同的數據，會(huì )不會(huì )重復分發(fā)？
　　監控不同的產(chǎn)品，基本不會(huì )出現相同的客戶(hù)留言數據。無(wú)重復分發(fā)
　　34. 我們在后臺發(fā)布的視頻是否發(fā)布到這些抖音號碼的作品中？
　　是的，后臺發(fā)布的視頻直接發(fā)布到我們平臺綁定的抖音賬號
　　35. 我可以查到客戶(hù)在后臺發(fā)布的視頻是在哪里發(fā)布的嗎？
　　是的，在后臺視頻管理中，點(diǎn)擊查看按鈕可以直接看到發(fā)布的視頻。
　　36.有的客戶(hù)要先測試，我是測試賬號，怎么開(kāi)測試
　　不建議先給客戶(hù)試用，因為很多客戶(hù)會(huì )先抓一堆數據來(lái)達到免費賣(mài)淫的心態(tài)，不建議收費試用。, 網(wǎng)上的妓女太多了
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　　3、智能作文偽原創(chuàng )工具基于百度大腦智能寫(xiě)作平臺的資源整合。
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　　直觀(guān):短視頻精準監控采集同行數據系統
　　6億日活躍用戶(hù)的短視頻將在2020年下半年強勢進(jìn)入市場(chǎng)，在本地生活服務(wù)領(lǐng)域很快發(fā)力。同城版塊也推出了新的產(chǎn)品功能。龐大的線(xiàn)下企業(yè)主在短視頻營(yíng)銷(xiāo)中非常重要。好的。2021年一定是同城線(xiàn)下實(shí)體店爆發(fā)的元年。
　　截至2020年8月，包括短視頻火山版在內，短視頻日活躍用戶(hù)已超過(guò)6億，這意味著(zhù)每天有一半的中國網(wǎng)民在使用，短視頻的商業(yè)模式也越來(lái)越多繁榮。
　　精準獲客短視頻大數據就是對同行業(yè)人采集的信息數據進(jìn)行分類(lèi)匯總，采集實(shí)時(shí)最有效的數據，再通過(guò)精準的采集，得到有效數據采集down，包括關(guān)鍵詞，攔截peer的流量?。?！
　　首頁(yè)作品采集支持隨產(chǎn)品選視頻采集自定義首頁(yè)次數隨機采集支持導出循環(huán)采集
　　.視頻評論采集支持鏈接或id采集視頻中所有評論支持導出到excel支持過(guò)濾關(guān)鍵詞導出UID或抖音數字
　　.個(gè)人作品采集支持鏈接或UID采集所有作品支持批量下載無(wú)水印視頻
　　
　　.粉絲數據采集支持男女年齡篩選支持選擇導出UID或抖音進(jìn)行精準細化
　　.Nearby采集支持選擇各個(gè)地區采集號碼設置支持過(guò)濾男女支持選擇導出UID或抖音號碼
　　短視頻營(yíng)銷(xiāo)的作用：
　　1.在競品視頻下方獲取準確的實(shí)時(shí)詢(xún)盤(pán)客源
　　2.原創(chuàng )作品的批量制作
　　3.全網(wǎng)短視頻平臺一鍵分發(fā)，
　　4、自動(dòng)過(guò)濾平臺熱門(mén)長(cháng)尾詞標題，實(shí)現占屏矩陣的搜索排名。
　　
　　5.同城營(yíng)銷(xiāo)爆款，一鍵掃碼裂變！
　　短視頻精準獲客系統：
　　1.批量監控和精準的行業(yè)同行作品客戶(hù)
　　2.實(shí)時(shí)采集關(guān)鍵詞評論同行業(yè)作品下方有效數據（每10分鐘更新一次新數據）
　　3.對端流量實(shí)時(shí)監控的精準監控和攔截
　　4、直播間數據實(shí)時(shí)監控采集
　　事實(shí):用好方法讓你百度收錄迅速實(shí)現
　　希望網(wǎng)站快點(diǎn)讓百度收錄成為很多SEO伙伴的一大難題。百度是大多數站長(cháng)賴(lài)以生存的搜索引擎。的收錄的速度不同，所以，百度收錄使用網(wǎng)站的頻率一直是站長(cháng)和SEOer關(guān)注的焦點(diǎn)。
　　我們先來(lái)了解一下百度收錄的規則。
　　百度收錄的規則和原則，不分其他情況，無(wú)屏蔽、錯誤等。
　　頁(yè)面url生成&gt;百度發(fā)送蜘蛛&gt;蜘蛛找到網(wǎng)站&gt;蜘蛛開(kāi)始抓取頁(yè)面&gt;蜘蛛反饋?lái)?yè)面信息&gt;百度數據庫&gt;通過(guò)算法判斷頁(yè)面質(zhì)量&gt;進(jìn)入索引庫&gt;開(kāi)始索引&gt;用戶(hù)搜索關(guān)鍵詞頁(yè)面顯示，其他搜索引擎類(lèi)似。
　　網(wǎng)站百度快速分享收錄的方法心得：
　　1、穩定的服務(wù)器+優(yōu)秀的建站方案+合理的網(wǎng)站結構
　　
　　選擇穩定的服務(wù)器是關(guān)鍵。如果網(wǎng)站極不穩定，網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)經(jīng)常掛掉，搜索引擎蜘蛛或用戶(hù)不會(huì )喜歡這樣的網(wǎng)站；優(yōu)秀的建站程序，尤其是那些有利于SEO優(yōu)化的建站程序；合理的網(wǎng)站結構可以讓搜索引擎蜘蛛和用戶(hù)在網(wǎng)站中自由瀏覽，來(lái)去自如。
　　2.域名的選擇
　　您有一個(gè)優(yōu)秀的舊域名，它與當前的 網(wǎng)站 內容相關(guān)。這樣的域名一定會(huì )給你的網(wǎng)站加分。如果域名是過(guò)去使用過(guò)的域名，被搜索引擎K丟棄了，一旦你注冊并使用了，不管你的網(wǎng)站再好，搜索引擎可能都要觀(guān)察很長(cháng)一段時(shí)間，即使不是收錄your網(wǎng)站。
　　3. 本地構建網(wǎng)站
　　網(wǎng)站本地構建完成后，上線(xiàn)。這個(gè)過(guò)程非常重要。有的站長(cháng)一直在線(xiàn)搭建網(wǎng)站，在線(xiàn)調試修改。這是非常不鼓勵的，它會(huì )讓搜索引擎認為 網(wǎng)站 特別不穩定。
　　4.白帽SEO優(yōu)化
　　一定要使用白帽SEO優(yōu)化技術(shù)，不要投機取巧。定期更新一些原創(chuàng )內容，同時(shí)為用戶(hù)帶來(lái)有價(jià)值的信息，是網(wǎng)站長(cháng)期的發(fā)展規劃。內容為王的道理是不變的，原創(chuàng )內容是搜索引擎最關(guān)心的。如果原創(chuàng )內容不多，而你采集豐富文章在線(xiàn)，一定要做偽原創(chuàng )。您可以使用 SEO Online Intelligence AI偽原創(chuàng ) 批量處理 偽原創(chuàng ) 并為您的 網(wǎng)站 創(chuàng )建更多優(yōu)質(zhì)內容。
　　
　　5.百度站長(cháng)平臺綁定網(wǎng)站
　　新站上線(xiàn)后，即刻綁定百度搜索資源平臺。進(jìn)入百度搜索資源平臺-普通收錄，可以看到百度提供了三種推送鏈接的方式。Sitemap提交：將Sitemap文件上傳到網(wǎng)站根目錄，使用百度站長(cháng)工具上傳網(wǎng)站地圖。手動(dòng)提交：如果不想通過(guò)程序提交，可以手動(dòng)提交鏈接到百度。API提交：網(wǎng)站發(fā)布新內容，可以主動(dòng)向百度第一時(shí)間推送鏈接，確保百度收錄能盡快發(fā)布新鏈接。主動(dòng)推送可以提交的鏈接數量上限是根據您提交的新生成的有價(jià)值鏈接的數量來(lái)確定的。百度會(huì )根據提交新鏈接的數量不時(shí)調整上限?？商峤绘溄拥南拗圃礁?。這里我們可以使用SEO百度批量功能實(shí)現API批量推送，實(shí)時(shí)推送百度鏈接，提速收錄！
　　6. 定期更新文章
　　網(wǎng)站上線(xiàn)后，建議每天更新原創(chuàng )文章（至少偽原創(chuàng )創(chuàng )建后必須是文章，在第四點(diǎn)已經(jīng)介紹，可以使用SEO在線(xiàn)智能AI偽原創(chuàng ))，為用戶(hù)分享有價(jià)值的信息。搜索引擎蜘蛛會(huì )來(lái)訪(fǎng)問(wèn)您的網(wǎng)站，您會(huì )發(fā)現蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)的頻率較低。在這種情況下，我們需要抓住每一個(gè)機會(huì )，在網(wǎng)站上創(chuàng )造盡可能多的內容，讓蜘蛛每次訪(fǎng)問(wèn)都能看到新鮮的內容，從而吸引蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)，增加訪(fǎng)問(wèn)頻率。
　　7.合適的朋友鏈和外鏈
　　有很多方法可以增加外部鏈接。內頁(yè)錨文本鏈接，內頁(yè)純文本超鏈接，還可以引導搜索引擎對目標鏈接進(jìn)行爬取和爬取，甚至識別相關(guān)的錨文本內容。提高目標鏈接的排名。在某些平臺上放置您自己的 網(wǎng)站 鏈接或與其他網(wǎng)站交換朋友鏈接。當然，在一些優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)站上盡量適當的放置自己的鏈接，不要考慮垃圾網(wǎng)站。切記不要在短時(shí)間內增加外鏈，順其自然就好。
　　總結一下：百度收錄和百度快收錄還是有很多問(wèn)題的，如果每一個(gè)維度都做完，百度收錄根本不是問(wèn)題，以上內容僅供參考！如果你喜歡這篇文章關(guān)于百度收錄的文章，可以給我點(diǎn)個(gè)贊，謝謝！今天的分享就寫(xiě)到這里，希望能對大家有所幫助！ 查看全部

　　整套解決方案:短視頻精準監控采集同行數據系統
　　短視頻SEO是基于短視頻排名優(yōu)化的產(chǎn)品，可以快速達到短視頻排名靠前的效果，進(jìn)而幫助企業(yè)做進(jìn)一步的營(yíng)銷(xiāo)。我們這些做企業(yè)的人都明白，用戶(hù)群體是比較大的。在圈子里，要有營(yíng)銷(xiāo)的市場(chǎng)。所以短視頻SEO產(chǎn)品的初衷由此而來(lái)，正是因為看中了后期短視頻的發(fā)展趨勢和規模。
　　短視頻實(shí)時(shí)精準獲客系統：
　　, 日爆粉2000+
　　、精準行業(yè)同行作品客戶(hù)批量監控
　　、實(shí)時(shí)采集關(guān)鍵詞評論同行業(yè)作品下方有效數據
　　、精準監控攔截對端流量實(shí)時(shí)監控
　　
　　、實(shí)時(shí)監控直播間數據采集
　　, 視頻評論采集支持鏈接或id采集視頻中的所有評論支持導出到excel支持過(guò)濾關(guān)鍵詞導出UID或抖音數字
　　, 個(gè)人作品采集支持鏈接或UID采集所有作品均支持批量下載無(wú)水印視頻
　　、粉絲數據采集支持男女年齡篩選支持選擇導出UID或抖音進(jìn)行精準細化
　　, 附近采集支持選擇每個(gè)地區采集號碼設置支持過(guò)濾男女支持選擇導出UID或抖音號碼
　　、視頻搜索支持版塊關(guān)鍵詞搜索支持自定義數量支持導出數據批量下載視頻
　　,關(guān)注采集采集他關(guān)注的用戶(hù)數據支持導出數據
　　
　　、用戶(hù)搜索 支持搜索內容或視頻號 支持導出 支持右鍵多功能擴展數據挖掘
　　, 個(gè)人采集 支持首頁(yè)鏈接或UID 采集作者喜歡的用戶(hù)數據支持自定義采集數量、右鍵、多功能擴展數據挖掘
　　, 好物列表支持選擇分類(lèi)搜索數據導出
　　、音樂(lè )列表支持音樂(lè )ID挖掘數據模式，右鍵多功能擴展數據挖掘
　　, 視頻播放支持本地播放、循環(huán)播放、一一播放，更多功能正在開(kāi)發(fā)中
　　我們來(lái)看一些行業(yè)案例：
　　女性手袋、服裝行業(yè)、培訓機構、減肥行業(yè)、化妝品、婚紗攝影、房屋裝飾行業(yè)、旅游行業(yè)、舞蹈培訓、男科行業(yè)等案例。
　　詳細數據:大數據有哪些采集工具呢？
　　數據采集對于所有數據系統都是必不可少的，隨著(zhù)大數據越來(lái)越受到重視，數據采集的挑戰也更加突出。今天就來(lái)看看大數據技術(shù)在數據方面使用了哪些方法采集：
　　
　　1.離線(xiàn)采集：工具：ETL；在數據倉庫的語(yǔ)境中，ETL基本上是數據采集的代表，包括數據抽?。‥xtract）、轉換（Transform）和加載（Load））。在轉換過(guò)程中，需要針對特定??業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行數據管理，如非法數據監控過(guò)濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、數據完整性保證等。
　　2.實(shí)時(shí)采集：工具：Flume/Kafka；real-time 采集主要用于考慮流處理的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，比如記錄數據源進(jìn)行的各種操作活動(dòng)，比如網(wǎng)絡(luò )監控流量管理，金融應用的存量核算，web記錄的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為服務(wù)器。在流處理場(chǎng)景中，data采集會(huì )成為Kafka的消費者，就像截取上游數據源源不斷的大壩，然后根據數據進(jìn)行相應的處理（如去重、去噪、中間計算）業(yè)務(wù)場(chǎng)景等），然后寫(xiě)入相應的數據存儲。這個(gè)過(guò)程類(lèi)似于傳統的 ETL，但它是一種流處理方法，而不是定時(shí)批處理作業(yè)。
　　
　　3、互聯(lián)網(wǎng)采集：工具：爬蟲(chóng)、DPI等；Scribe 是 Facebook 開(kāi)發(fā)的數據（日志）采集系統。也稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛或網(wǎng)絡(luò )機器人，它是根據一定的規則自動(dòng)從萬(wàn)維網(wǎng)上抓取信息的程序或腳本。除了網(wǎng)絡(luò )中收錄的內容，爬蟲(chóng)還可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術(shù)來(lái)處理網(wǎng)絡(luò )流量的采集。
　　4、其他數據采集方法對于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)數據中對客戶(hù)數據、財務(wù)數據等保密要求較高的數據，可以與數據技術(shù)服務(wù)商合作，使用特定的系統接口等相關(guān)方法采集 數據。比如八達云計算旗下的數字化企業(yè)BDSaaS，在數據采集技術(shù)、BI數據分析、或者數據安全保密等方面都做得很好。數據的采集是挖掘數據價(jià)值的第一步。當數據量越來(lái)越大時(shí)，必然會(huì )有更多有用的數據可以提取出來(lái)。只要用好數據處理平臺，就能保證數據分析結果的有效性，幫助企業(yè)實(shí)現數據驅動(dòng)。 查看全部

　　最新版:網(wǎng)頁(yè)圖片自動(dòng)提取采集教程
　　指定采集圖片教程，網(wǎng)頁(yè)圖片采集分為指定網(wǎng)頁(yè)圖片采集和關(guān)鍵詞圖片采集，我們都可以用圖片采集 軟件輕松采集圖像素材，工作流程為圖像采集、圖像處理和圖像導出。
　　1. 圖片采集
　　指定網(wǎng)頁(yè)圖片采集，輸入我們的目標網(wǎng)站的鏈接，點(diǎn)擊抓圖圖片鏈接，等待任務(wù)被抓取。如圖，將圖片鏈接導入圖片鏈接下載欄，完成指定的網(wǎng)站圖片采集。
　　關(guān)鍵詞圖片采集，在關(guān)鍵詞采集任務(wù)中，輸入我們的關(guān)鍵詞或者長(cháng)尾詞，點(diǎn)擊開(kāi)始任務(wù)，可以使用所有平臺關(guān)鍵詞文章采集，得到的文章都是搜索引擎下拉熱門(mén)文章，所以得到的圖文新穎、實(shí)時(shí)，流行，在任務(wù)預覽中點(diǎn)擊導出圖片，可以在本地文件夾中獲取大量圖片。
　　
　　2.圖像處理
　　在采集之后的圖片導出到本地文件夾或者發(fā)布給我們網(wǎng)站之前，我們可以對圖片進(jìn)行批量處理。通過(guò)設置圖片的px像素大小、大小、格式等來(lái)批量過(guò)濾我們需要的圖片，并且可以對圖片進(jìn)行旋轉、鏡像、加水印等操作。對于需要發(fā)布到網(wǎng)站的圖片，我們可以根據原文自動(dòng)提取tdk，給我們的圖片添加alt標簽。
　　3.圖像導出和圖文發(fā)布
　　圖片采集軟件支持導出多種格式到我們本地文件夾，或者發(fā)布到我們的網(wǎng)站自媒體平臺，支持導出本地gif/jpg/png/pdf/word/txt，等類(lèi)文檔格式，
　　壓縮和重復的內容，如果我們?yōu)?網(wǎng)站 上的每個(gè)頁(yè)面創(chuàng )建唯一的源素材，則無(wú)需擔心重復的內容。但是，如果我們有很多具有相似內容的頁(yè)面，則可能會(huì )導致重大問(wèn)題。重復的內容可以出現在任何 網(wǎng)站 上，例如 cms 在不同的 URL 處生成同一頁(yè)面的多個(gè)版本。
　　
　　還是同一個(gè)故事，內容圖薄。這是當頁(yè)面上沒(méi)有足夠的文本和圖像來(lái)提供價(jià)值或回答搜索者的問(wèn)題時(shí)。搜索引擎可能會(huì )認為這與我們的 網(wǎng)站 無(wú)關(guān)，并且不會(huì )將其排名靠前。
　　因此，重要的是要跟蹤所有薄頁(yè)和重復頁(yè)面并盡快將其刪除。為了確保我們 網(wǎng)站 的最佳 SEO 和有機增長(cháng)，我們必須確保 網(wǎng)站 上的內容既不單薄也不重復。
　　圖片采集和文章采集，數據采集一直在我們身邊。三者只是側重點(diǎn)不同。通過(guò)圖片采集軟件，我們還可以對文章數據進(jìn)行采集，圖文素材采集、數據篩選、抓取和分析都可以輕松完成。
　　終極:偽原創(chuàng )生成工具
　　偽原創(chuàng ) 構建工具 v1.1 綠色版
　　
　　云檢測安全
　　大?。?7KB 適用平臺：贏(yíng) 32 位/64 位
　　應用介紹
　　
　　偽原創(chuàng )生成器工具是一個(gè)
　　站長(cháng)必備的工具，通過(guò)設置替換字符和設置關(guān)鍵字，偽原創(chuàng )生成器工具可以生成原創(chuàng )文本的偽原創(chuàng )文章，讓搜索引擎認為您的文章在互聯(lián)網(wǎng)上是獨一無(wú)二的文章，從而增加了您網(wǎng)站的權重。
　　其次，偽原創(chuàng )代將根據您設置的關(guān)鍵字將您的鏈接添加到文章，從而增加您的內部鏈接和反向鏈接網(wǎng)站。 查看全部

　　解決方案:streamset hive到mysql_如何使用StreamSets實(shí)時(shí)采集K
　　1. 文檔目的
　　內容概述
　　1. 測試環(huán)境準備
　　2. 配置流集
　　3. 創(chuàng )建點(diǎn)線(xiàn)并進(jìn)行測試
　　4. 總結
　　測試環(huán)境
　　1.紅帽7.3
　　2.CM 和 CDH 版本是 cdh5.13.3
　　3.卡夫卡2.2.0（0.10.0）
　　4.流集3.3.0
　　前提 條件
　　1. 集群已啟用哨兵
　　2. 測試環(huán)境準備
　　1. 為測試準備 JSON 數據
　　{
　　“學(xué)?！保?，
　　“地址”：2，
　　“否”：“頁(yè)面”，
　　“類(lèi)”：3，
　　“學(xué)生”：[{
　　“名稱(chēng)”：“第 1 頁(yè)”，
　　“老師”：“拉里”，
　　“年齡”：40
　　}，{
　　“名稱(chēng)”：“第2頁(yè)”，
　　“老師”：“拉里”，
　　“年齡”：50
　　}，{
　　“名稱(chēng)”：“第3頁(yè)”，
　　“老師”：“拉里”，
　　“年齡”：51
　　}]
　　}
　?。ㄏ蜃蠛拖蛴一瑒?dòng)）。
　　2. 授權 SDC 用戶(hù)
　　由于集群已啟用 Sentry，因此需要在此處對 sdc 用戶(hù)進(jìn)行授權，否則 sdc 用戶(hù)無(wú)法創(chuàng )建表并將數據寫(xiě)入 Hive 數據庫
　　3. 為流集創(chuàng )建點(diǎn)畫(huà)線(xiàn)
　　1. 登錄到流集并創(chuàng )建kafka2hive_json點(diǎn)畫(huà)線(xiàn)
　　
　　2. 添加卡夫卡消費者作為源，并在點(diǎn)子線(xiàn)流程中配置卡夫卡基本信息
　　配置與 Kafka 相關(guān)的信息，如經(jīng)紀人、ZK、組、主題和 Kerberos 信息
　　配置數據格式化方法，寫(xiě)入 Kafka 的數據采用 JSON 格式，因此請在此處選擇 JSON 格式
　　3. 增加腳本賦值器模塊，主要用于處理嵌套的 JSON 數據
　　編寫(xiě) JSON 數據解析代碼，將嵌套的 JSON 解析為多個(gè)記錄，并將其傳輸到蜂巢元數據
　　解析腳本如下：
　　對于（可變 = 0; i
　　嘗試{
　　學(xué)生=記錄[i].值[&#39;學(xué)生&#39;];
　　日志錯誤（“---------++++++++------”+學(xué)生長(cháng)度）;
　　對于（varj=0; j
　?。ā?===========”+學(xué)生[0].姓名]
　　varnewRecord=sdcFunctions.createRecord（true）;
　　varstudentMap=sdcFunctions.createMap（true）;
　　學(xué)生地圖 no=記錄 [i].value [&#39;no&#39;];
　　學(xué)生地圖學(xué)校=記錄[i].值[&#39;學(xué)校&#39;];
　　學(xué)生地圖.class=記錄[i].值[&#39;類(lèi)&#39;];
　　學(xué)生地圖地址=記錄[i].值[&#39;地址&#39;];
　　學(xué)生地圖名稱(chēng)=學(xué)生姓名;
　　學(xué)生地圖教師=學(xué)生[j].教師;
　　學(xué)生地圖年齡=學(xué)生年齡;;
　　新記錄值=學(xué)生地圖;
　?。ā?------------”+新記錄值[&#39;學(xué)校&#39;]）
　　輸出寫(xiě)入（新記錄）;
　　}
　　}捕獲（e）{
　　//Sendrecordtoerror
　　錯誤寫(xiě)入（記錄[i]，e）;
　　}
　　}
　?。ㄏ蜃蠛拖蛴一瑒?dòng)）。
　　4. 添加 Hive 元數據中間處理模塊，并選擇相應的 CDH 版本
　　配置蜂巢的 JDBC 信息
　　配置 Hive 的表信息，并指定表名和數據庫名稱(chēng)
　　指定數據格式，指定 Avro，在
　　
　　選項，但在后處理中不支持拼花格式
　　5. 增加Hadoop FS處理模塊，主要用于將蜂巢元數據寫(xiě)入HDFS
　　配置 Hadoop FS，配置 HDFS 網(wǎng)址并啟用 Kerberos 身份驗證
　　為 Hadoop FS 配置輸出文件
　　注意：選中“標頭中的目錄”會(huì )導致 HDFS 使用該目錄
　　在上一步寫(xiě)入數據時(shí)由 Hive 元數據模塊傳遞，“空閑超時(shí)”主要用于指定 Hadoop FS 模塊空閑多長(cháng)時(shí)間以將數據刷新到 HDFS 數據目錄。
　　配置“延遲記錄”參數并使用默認參數
　　指定寫(xiě)入 HDFS 的數據的格式
　　6. 將主要用于創(chuàng )建表的 Hive 元存儲模塊添加到 Hive 庫中
　　配置配置單元信息和 JDBC 訪(fǎng)問(wèn) URL
　　配置單元元存儲的高級配置
　　7. 點(diǎn)擊驗證流程，如下圖所示，流程正常
　　到目前為止，卡夫卡數據到Hive的流程配置已經(jīng)完成。
　　4. 工藝測試驗證
　　1. 啟動(dòng)kafka2hive_json的點(diǎn)線(xiàn)，成功啟動(dòng)如下圖所示
　　2. 使用 Kafka 的制作人腳本生成消息以kafka_hive_topic
　　卡夫卡-控制臺-制作人\
　　--topickafka_hive_topic\
　?。?092，：9092，：9092
　?。ㄏ蜃蠛拖蛴一瑒?dòng)）。
　　3. 檢查流集中kafka2hive_json的管道操作
　　4. 使用 SDC 用戶(hù)登錄 Hue 以查看ods_user表數據
　　將嵌套的 JSON 數據解析為 3 條數據，并將其插入到ods_user表中。
　　5. 總結
　　1. 使用流集的 Kafka 消費者模塊訪(fǎng)問(wèn) Kafka 的嵌套 JSON 數據后，您無(wú)法直接將數據存儲到 Hive 中，您需要解析嵌套的 JSON 數據，您可以使用此處的賦值器模塊，流集支持多種評估器語(yǔ)言（例如：JavaScprit、Jython、Groovy、表達式和 Spark）。
　　2. 由于集群中啟用了 Sentry，因此默認情況下 StreamSet 使用 sdc 用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)蜂巢，當您要在 Hive 數據庫中創(chuàng )建表時(shí)，您需要對 sdc 用戶(hù)進(jìn)行授權，否則將報告權限異常。
　　3. 在配置 Hive 的 JDBC 時(shí)，我們需要在 JDBC URL 之后指定用戶(hù)和密碼，否則會(huì )報告匿名用戶(hù)沒(méi)有訪(fǎng)問(wèn)權限的問(wèn)題，請注意您必須攜帶密碼。
　　4. 高清幀模塊是
　　接收到HiveMetadata模塊的數據后生成為臨時(shí)文件，數據不會(huì )立即寫(xiě)入HDFS，并且可以通過(guò)“空閑超時(shí)”參數控制將數據刷新到HDFS的頻率。
　　經(jīng)驗:容器日志管理的最佳實(shí)踐
　　摘要：本文以Docker為例，結合阿里云日志服務(wù)團隊在日志領(lǐng)域多年積累的豐富經(jīng)驗，介紹容器日志處理的通用方法和最佳實(shí)踐。
　　背景
　　自2013年dotCloud開(kāi)源Docker以來(lái)，以Docker為代表的容器產(chǎn)品以隔離性好、可移植性高、資源占用少、啟動(dòng)快等特點(diǎn)迅速風(fēng)靡全球。下圖顯示了 2013 年以來(lái) Docker 和 OpenStack 的搜索趨勢。
　　容器技術(shù)在部署、交付等環(huán)節給人們帶來(lái)了很多便利，但在日志處理領(lǐng)域也帶來(lái)了很多新的挑戰，包括：
　　如果日志保存在容器內，在容器銷(xiāo)毀時(shí)會(huì )被刪除。由于容器的生命周期與虛擬機相比大大縮短，創(chuàng )建和銷(xiāo)毀都是正常的，所以需要一種持久化日志的方式；
　　進(jìn)入容器時(shí)代后，需要管理的目標對象遠多于虛擬機或物理機。登錄目標容器排查問(wèn)題會(huì )變得更加復雜和不經(jīng)濟；
　　容器的出現讓微服務(wù)更容易實(shí)現，引入更多組件的同時(shí)也給我們的系統帶來(lái)了松耦合。因此，我們需要一種既能幫助我們全局了解系統運行情況，又能快速定位問(wèn)題現場(chǎng)、還原上下文的技術(shù)。
　　日志處理流程
　　本文以Docker為例，介紹容器日志處理的一般方法和最佳實(shí)踐，包括：
　　容器日志實(shí)時(shí)采集;
　　查詢(xún)分析和可視化；
　　日志上下文分析；
　　LiveTail - 云上的 tail -f。
　　容器實(shí)時(shí)日志采集
　　容器日志分類(lèi)
　　采集Logs 首先，我們需要找出日志存在的位置。這里以?xún)蓚€(gè)常見(jiàn)的容器 Nginx 和 Tomcat 為例進(jìn)行分析。
　　Nginx 生成的日志包括 access.log 和 error.log。根據 nginx Dockerfile，access.log 和 error.log 分別被重定向到 STDOUT 和 STDERR。
　　Tomcat 會(huì )生成很多日志，包括 catalina.log、access.log、manager.log、host-manager.log 等。tomcat Dockerfile 不會(huì )將這些日志重定向到標準輸出，它們存在于容器內部。
　　容器產(chǎn)生的大部分日志都可以歸結為上述情況。在這里，我們不妨將容器日志分為以下兩類(lèi)。
　　標準輸出
　　使用日志記錄驅動(dòng)程序
　　容器的標準輸出會(huì )被日志驅動(dòng)統一處理。如下圖所示，不同的日志驅動(dòng)程序會(huì )將標準輸出寫(xiě)入不同的目的地。
　　通過(guò)日志記錄驅動(dòng)程序 采集 的容器標準輸出的優(yōu)點(diǎn)是使用簡(jiǎn)單，例如：
　　缺點(diǎn)
　　使用 json-file 和 journald 以外的其他日志記錄驅動(dòng)程序將使 docker logs API 不可用。比如當你在宿主機上使用portainer管理容器，并且使用上述兩種以外的日志驅動(dòng)時(shí)，你會(huì )發(fā)現無(wú)法通過(guò)UI界面觀(guān)察到容器的標準輸出。
　　使用 docker 日志 API
　　對于那些使用默認日志驅動(dòng)的容器，我們可以通過(guò)向 docker daemon 發(fā)送 docker logs 命令來(lái)獲取容器的標準輸出。使用這種方法采集log的工具有logspout、sematext-agent-docker等。下面例子中的命令意思是獲取容器自2018-01-01T15:00:00以來(lái)的最新5條日志。
　　缺點(diǎn)
　　當日志量較大時(shí)，這種方式會(huì )給 docker daemon 帶來(lái)很大的壓力，導致 docker daemon 無(wú)法及時(shí)響應創(chuàng )建容器、銷(xiāo)毀容器等命令。
　　采集 json 文件文件
　　默認的日志驅動(dòng)程序會(huì )將日志以json格式寫(xiě)入主機文件，文件路徑為/var/lib/docker/containers//-json.log。這樣，采集容器標準輸出的目的就可以通過(guò)直接采集host文件來(lái)實(shí)現。
　　推薦這種方案，因為它既不會(huì )使 docker logs API 不可用，也不會(huì )影響 docker daemon，而且現在很多工具都原生支持 采集host 文件，例如 filebeat、logtail 等。
　　文本日志
　　掛載主機目錄
　　采集容器中文本日志最簡(jiǎn)單的方法是在啟動(dòng)容器時(shí)通過(guò)bind mounts或者volumes將宿主目錄掛載到容器日志所在目錄，如下圖。
　　
　　對于tomcat容器的訪(fǎng)問(wèn)日志，使用命令docker run -it -v /tmp/app/vol1:/usr/local/tomcat/logs tomcat掛載主機目錄/tmp/app/vol1到訪(fǎng)問(wèn)日志中容器在目錄/usr/local/tomcat/logs上，通過(guò)采集主機目錄/tmp/app/vol1下的日志實(shí)現采集tomcat訪(fǎng)問(wèn)日志的目的。
　　計算容器rootfs掛載點(diǎn)
　　使用掛載宿主目錄采集log的方法會(huì )侵入應用程序，因為它需要容器在啟動(dòng)時(shí)收錄mount命令。如果 采集 進(jìn)程對用戶(hù)是透明的，那就太好了。實(shí)際上，這可以通過(guò)計算容器 rootfs 掛載點(diǎn)來(lái)實(shí)現。
　　與容器 rootfs 掛載點(diǎn)密不可分的一個(gè)概念是存儲驅動(dòng)程序。在實(shí)際使用中，用戶(hù)往往會(huì )根據Linux版本、文件系統類(lèi)型、容器讀寫(xiě)條件等因素來(lái)選擇合適的存儲驅動(dòng)。在不同的存儲驅動(dòng)下，容器的rootfs掛載點(diǎn)遵循一定的規則，所以我們可以根據存儲驅動(dòng)的類(lèi)型來(lái)推斷容器的rootfs掛載點(diǎn)，然后采集容器的內部日志。下表顯示了某些存儲驅動(dòng)程序的 rootfs 掛載點(diǎn)以及如何計算它們。
　　Logtail解決方案
　　在充分對比采集容器日志的各種方法，綜合梳理用戶(hù)的反饋和訴求后，日志服務(wù)團隊推出了容器日志的一站式解決方案。
　　特征
　　logtail解決方案包括以下功能：
　　支持主機上容器的采集主機文件和日志（包括標準輸出和日志文件）；
　　支持容器的自動(dòng)發(fā)現，即當你配置了一個(gè)采集目標時(shí)，每當有滿(mǎn)足條件的容器被創(chuàng )建時(shí)，容器上的目標日志就會(huì )自動(dòng)采集；
　　支持通過(guò)docker標簽和環(huán)境變量過(guò)濾指定容器，支持白名單和黑名單機制；
　　采集數據自動(dòng)標記，即在采集的日志中自動(dòng)添加容器名稱(chēng)、容器IP、文件路徑等信息標識數據源；
　　支持 采集 K8s 容器日志。
　　核心優(yōu)勢
　　通過(guò)檢查點(diǎn)機制和部署額外的監控流程來(lái)保證至少一次語(yǔ)義；
　　經(jīng)過(guò)多次雙11和雙12的測試，以及阿里巴巴集團內部百萬(wàn)級的部署規模，穩定性和性能非常有保障。
　　K8s 容器日志采集
　　與K8s生態(tài)深度融合，非常方便采集 K8s容器日志是日志服務(wù)l(shuí)ogtail解決方案的另一大特色。
　　采集配置管理：
　　支持采集通過(guò)WEB控制臺進(jìn)行配置管理；
　　支持采集通過(guò)CRD(CustomResourceDefinition)方式進(jìn)行配置管理（這種方式更容易與K8s部署發(fā)布流程集成）。
　　采集模式：
　　通過(guò)DaemonSet方式支持采集K8s容器日志，即在每個(gè)節點(diǎn)上運行一個(gè)采集客戶(hù)端logtail，適用于單功能集群；
　　通過(guò)Sidecar方式支持采集K8s容器日志，即在每個(gè)Pod中以容器的形式運行一個(gè)采集客戶(hù)端logtail，適用于大型、混合、PAAS集群。
　　關(guān)于Logtail方案的詳細說(shuō)明，請參考文章綜合改進(jìn)、阿里云Docker/Kubernetes(K8S)日志方案及選型對比。
　　查詢(xún)分析和可視化
　　完成日志采集工作后，下一步就是對這些日志進(jìn)行查詢(xún)、分析和可視化。以Tomcat訪(fǎng)問(wèn)日志為例，介紹日志服務(wù)提供的強大的查詢(xún)、分析、可視化功能。
　　快速搜索
　　當容器日志為采集時(shí)，會(huì )攜帶容器名稱(chēng)、容器IP、目標文件路徑等信息，所以在查詢(xún)的時(shí)候可以通過(guò)這些信息快速定位目標容器和文件。查詢(xún)功能的詳細介紹請參考文檔查詢(xún)語(yǔ)法。
　　實(shí)時(shí)分析
　　日志服務(wù)的實(shí)時(shí)分析功能兼容SQL語(yǔ)法，提供200多種聚合功能。如果您有使用 SQL 的經(jīng)驗，您可以輕松編寫(xiě)滿(mǎn)足您業(yè)務(wù)需求的分析語(yǔ)句。例如：
　　計算訪(fǎng)問(wèn)的前 10 個(gè) uri。
　　統計當前 15 分鐘內網(wǎng)絡(luò )流量相對于前一小時(shí)的變化。
　　該語(yǔ)句使用同比鏈函數計算不同時(shí)間段的網(wǎng)絡(luò )流量。
　　可視化
　　為了讓數據更加生動(dòng)，您可以使用日志服務(wù)內置的各種圖表將 SQL 計算結果可視化，并將圖表組合成一個(gè)儀表板。
　　
　　下圖是一個(gè)基于Tomcat訪(fǎng)問(wèn)日志的dashboard，展示了不良請求率、網(wǎng)絡(luò )流量、狀態(tài)碼隨時(shí)間變化趨勢等信息。此儀表板顯示多個(gè) Tomcat 容器的聚合數據。您可以使用儀表盤(pán)過(guò)濾功能，通過(guò)指定容器名稱(chēng)來(lái)查看單個(gè)容器的數據。
　　日志上下文分析
　　查詢(xún)分析、儀表盤(pán)等功能可以幫助我們掌握全局信息，了解系統的整體運行情況，但定位具體問(wèn)題往往需要上下文信息的幫助。
　　上下文定義
　　上下文是指圍繞問(wèn)題的線(xiàn)索，例如日志中錯誤的上下文。上下文由兩個(gè)元素組成：
　　下表顯示了不同數據源的最小區分粒度。
　　上下文查詢(xún)的挑戰
　　在集中式日志存儲的情況下，采集 端和服務(wù)器端都很難保證日志的原創(chuàng )順序：
　　在客戶(hù)端層面，一個(gè)主機上運行著(zhù)多個(gè)容器，每個(gè)容器都會(huì )有多個(gè)需要采集的目標文件。log采集軟件需要利用機器的多個(gè)CPU核對日志進(jìn)行解析和預處理，通過(guò)多線(xiàn)程并發(fā)或單線(xiàn)程異步回調處理網(wǎng)絡(luò )發(fā)送的IO慢問(wèn)題。這可以防止日志數據按照機器上事件的生成順序到達服務(wù)器。
　　在服務(wù)器層面，由于采用水平可擴展的多機負載均衡架構，同一客戶(hù)端機器的日志會(huì )分散在多個(gè)存儲節點(diǎn)上。根據分散的日志很難恢復原來(lái)的順序。
　　原則
　　日志服務(wù)通過(guò)在每條日志中附加一些額外的信息以及服務(wù)器的關(guān)鍵詞查詢(xún)能力巧妙地解決了上述問(wèn)題。原理如下圖所示。
　　當日志為采集時(shí)，用于標識日志源的信息（即上面提到的最小區分粒度）會(huì )自動(dòng)添加為source_id。對于容器場(chǎng)景，信息包括容器名稱(chēng)、文件路徑等；
　　日志服務(wù)的各種采集客戶(hù)端一般都會(huì )選擇批量上傳日志，多條日志形成一個(gè)數據包?？蛻?hù)端會(huì )向這些包寫(xiě)入一個(gè)單調遞增的package_id，包中的每條日志在包內都有一個(gè)偏移量；
　　服務(wù)器會(huì )將 source_id、package_id 和 offset 組合為一個(gè)字段并為其構建索引。這樣，即使各種日志在服務(wù)器上以混合狀態(tài)存儲，我們也可以根據source_id、package_id和offset，精確定位到一條日志。
　　如果想詳細了解上下文分析的功能，請參考文章上下文查詢(xún)，分布式系統日志上下文查詢(xún)功能。
　　LiveTail - 云尾 -f
　　除了查看日志的上下文信息，有時(shí)我們還希望能夠持續觀(guān)察容器的輸出。
　　傳統方式
　　下表展示了如何在傳統模式下實(shí)時(shí)監控容器日志。
　　痛點(diǎn)
　　通過(guò)傳統方式監控容器日志有以下痛點(diǎn)：
　　當容器較多時(shí)，定位目標容器耗時(shí)耗力；
　　不同類(lèi)型的容器日志需要不同的觀(guān)察方式，增加了使用成本；
　　關(guān)鍵信息查詢(xún)展示不夠簡(jiǎn)單直觀(guān)。
　　功能與原理
　　針對這些問(wèn)題，日志服務(wù)推出了LiveTail功能。與傳統模式相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：
　　可根據單個(gè)日志或日志服務(wù)的查詢(xún)分析功能快速定位目標容器；
　　在不進(jìn)入目標容器的情況下，統一觀(guān)察不同類(lèi)型的容器日志；
　　支持關(guān)鍵詞過(guò)濾；
　　支持設置鍵列。
　　在實(shí)現方面，LiveTail 主要是利用上一章提到的上下文查詢(xún)原理來(lái)快速定位目標容器和目標文件。然后，客戶(hù)端定期向服務(wù)器發(fā)送請求以提取最新數據。
　　也可以觀(guān)看視頻進(jìn)一步了解采集的功能，容器日志的查詢(xún)、分析和可視化。
　　“視頻”可在公眾號回復“阿里巴巴云日志”獲取。 查看全部

　　技巧:一個(gè)實(shí)時(shí)精準觸達系統的自我修養
　　問(wèn)題定義
　　在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，唯一不變的就是它一直在變化。作為技術(shù)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，??我們經(jīng)常會(huì )遇到以下需求：
　　當用戶(hù)采集的產(chǎn)品價(jià)格降低時(shí)，及時(shí)通知用戶(hù)，方便雙方達成交易；新用戶(hù)或90天內未交易的用戶(hù)瀏覽多款商品并引導用戶(hù)主動(dòng)與賣(mài)家聊天，或給用戶(hù)發(fā)紅包，方便用戶(hù)完成首單；
　　這些需求本質(zhì)上是以下邏輯：實(shí)時(shí)采集分析用戶(hù)行為，通過(guò)規則計算，精準觸達合格用戶(hù)。普通的開(kāi)發(fā)模式很難承擔這種需求，所以我們專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)了omega系統來(lái)解決這種問(wèn)題。omega系統分為三個(gè)子系統：
　　前兩部分我們在文章之前已經(jīng)詳細講解過(guò)，這次我們將重點(diǎn)介紹用戶(hù)參與系統如何設計和實(shí)現靈活的策略配置和精準的參與。
　　系統設計2.1，邏輯架構
　　為了便于讀者理解，我們簡(jiǎn)單回顧一下omega系統的邏輯架構。歐米茄系統是根據高內升力和低耦合的原理進(jìn)行拆分的。每個(gè)部分都是一個(gè)獨立完整的系統，也可以組裝起來(lái)提供服務(wù)。
　　三層相通，可以獨立對外提供服務(wù)，也可以共同承擔對外業(yè)務(wù)。目前正在承接用戶(hù)增長(cháng)、游戲玩法和安全相關(guān)業(yè)務(wù)。
　　
　　以用戶(hù)增長(cháng)業(yè)務(wù)為例，在用戶(hù)體驗過(guò)程中，運營(yíng)通過(guò)合理的策略組合引導用戶(hù)完成交易行為，在產(chǎn)品形態(tài)上達到“啊哈”時(shí)刻。這些策略可能是終端內的權限公開(kāi)、POP、實(shí)時(shí)推送，以及終端外的推送、短信和外呼。Omega系統整合了終端內外的主動(dòng)/被動(dòng)接入通道，以用戶(hù)的實(shí)時(shí)狀態(tài)為核心，實(shí)現了一套滿(mǎn)足長(cháng)期運營(yíng)的戰略編排技術(shù)解決方案體系。
　　2.2. 到達過(guò)程
　　訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程本身是比較清晰的。我們將流程劃分為多個(gè)小節點(diǎn)，并配置每個(gè)節點(diǎn)將它們組合起來(lái)，確保每個(gè)節點(diǎn)都是可插拔、可替換的實(shí)現。整體用戶(hù)聯(lián)系系統處理流程如下：
　　用戶(hù)范圍是 omega 系統進(jìn)程的最后一部分。需要封裝足夠多的通用觸達能力，保證觸達的實(shí)時(shí)性和有效性，否則會(huì )傷害用戶(hù)體驗。接下來(lái)我們通過(guò)詳細的設計來(lái)看看用戶(hù)reach系統是如何保證reach策略可組裝、可插拔、靈活配置、達到實(shí)時(shí)特性的。
　　2.3. 詳細設計
　　注：metaq為阿里巴巴內部使用的MQ框架；HSF 是 RPC 框架。
　　用戶(hù)接入中心的目標是獨立提供服務(wù)，支持靈活的可插拔配置和精準的策略接入，所以設計重點(diǎn)是減少外部依賴(lài)，通過(guò)MQ在外部減少對外部系統的直接依賴(lài)和耦合；內部清晰通過(guò)配置子模塊組合各個(gè)子模塊的功能邊界。
　　用戶(hù)觸達中心的主要功能是維護觸達策略和封裝標準觸達能力，分為以下幾個(gè)部分：
　　
　　在線(xiàn)效果
　　用戶(hù)聯(lián)絡(luò )中心上線(xiàn)后，通過(guò)配置承接了多項業(yè)務(wù)，包括閑魚(yú)金麟雙十一、用戶(hù)增長(cháng)、租借、租賃等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò)靈活的運營(yíng)配置策略，實(shí)時(shí)精準獲取權限，得到如下數據結果：
　　到達目標人群的準確率大大提高；
　　黃金鱗片玩法延遲1s；
　　授人以魚(yú)不如授人以漁，提供操作工具，徹底解放開(kāi)發(fā)資源；
　　其中雙十一項目對實(shí)時(shí)性要求較高，QPS也比較高，充分驗證了Omega系統尤其是用戶(hù)接入中心的性能和實(shí)時(shí)接入能力。最后，瀏覽商品降價(jià)場(chǎng)景的推送點(diǎn)擊率相比線(xiàn)下有很??大提升。
　　摘要展望
　　Omega系統是一種高度抽象的解決方案，適用于實(shí)時(shí)性要求高、操作主導、實(shí)驗快速的場(chǎng)景。秉承這一理念，用戶(hù)觸控中心封裝了多種通用觸控能力，支持靈活可插拔的過(guò)濾器配置，設計標準埋點(diǎn)協(xié)議，支持快速業(yè)務(wù)實(shí)驗和數據歸屬分析。未來(lái)，我們將支持線(xiàn)下畫(huà)像數據的標準化接入和數據返回分析的標準化，打通業(yè)務(wù)上下游數據，在功能上實(shí)現流程閉環(huán)。也歡迎廣大讀者交流討論。
　　原創(chuàng )鏈接
　　總結:網(wǎng)站SEO診斷優(yōu)化分析，這樣做更有效
　　1.什么是網(wǎng)站seo分析
　　網(wǎng)站結構分為物理結構和邏輯結構，對網(wǎng)站排名影響最大的是鏈接形成的邏輯結構。
　　網(wǎng)站位置。您可能會(huì )驚訝地發(fā)現，影響網(wǎng)站排名的第一因素不是SEO技術(shù)問(wèn)題，而是網(wǎng)站定位。所謂定位，就是為你的網(wǎng)站建立獨特的差異化優(yōu)勢，而不是跟風(fēng)。換句話(huà)說(shuō)，提供一個(gè)讓用戶(hù)網(wǎng)站參與而不是競爭網(wǎng)站的理由。
　　關(guān)鍵詞位置。特別是title標簽應該出現關(guān)鍵詞，并且每個(gè)頁(yè)面都應該設置一個(gè)單獨的title標簽，避免關(guān)鍵詞和title標簽疊加。
　　網(wǎng)站內容質(zhì)量。這主要包括2個(gè)方面，原創(chuàng )內容的相關(guān)性和相關(guān)性。
　　內部鏈接。在影響網(wǎng)站排名的因素中，如果外部鏈接很關(guān)鍵，那么內部鏈接是基礎。
　　網(wǎng)站結構。較好的網(wǎng)站物理結構包括平面結構和樹(shù)狀結構，兩者都可以鏈接形成邏輯樹(shù)狀結構。樹(shù)狀的邏輯結構正是搜索引擎所喜歡的。
　　2. 如何分析一個(gè)網(wǎng)站
　　首先，檢查域名信息。
　　通過(guò)工具查詢(xún)。查看的域名信息包括whois信息、pr、alexa排名等，url的使用是否合理等。
　　二、看網(wǎng)站結構框架、樣式表、js等的使用。
　　這是看網(wǎng)站的代碼如何優(yōu)化，如何使用div+CSS。分析網(wǎng)頁(yè)的結構框架主要看網(wǎng)站的布局以及是否有框架。樣式表在哪種形式，外部或內部。網(wǎng)頁(yè)使用js，合理使用js可以減少網(wǎng)頁(yè)的源碼，但是如果合理大量使用，會(huì )影響網(wǎng)頁(yè)的爬取。
　　第三，查看網(wǎng)站的收錄卷、外部鏈接和快照。
　　收錄的數量可以反映網(wǎng)站是否受搜索引擎歡迎，也可以判斷網(wǎng)站內容的原創(chuàng )質(zhì)量?？赐怄溈梢苑从称渌W(wǎng)站對網(wǎng)站的評價(jià)。此外，外部鏈接的來(lái)源也很重要。不同的來(lái)源對改進(jìn) 網(wǎng)站 有不同的權重。. 因此，在構建外鏈時(shí)，不僅要做到數量，還要做到質(zhì)量?？煺諣顟B(tài)可以反映網(wǎng)站的更新?tīng)顟B(tài)。只有網(wǎng)站的內容更新頻繁，&lt;??原創(chuàng )的信息對搜索引擎友好，才會(huì )吸引搜索引擎蜘蛛去爬。
　　第四，看關(guān)鍵詞的排名。
　　關(guān)鍵詞 的排名主要從 網(wǎng)站 的主鍵和長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 考慮。做過(guò)seo的人都知道，有時(shí)候自己排名的關(guān)鍵詞做的不好，一些不刻意做的詞也會(huì )有好的排名。所以，這一點(diǎn)是需要考慮的。當然，主關(guān)鍵詞的排名越高，SEO越好，關(guān)鍵詞的合理選擇，更能體現執行能力。
　　五、網(wǎng)站目錄的情況及內部鏈接的構建。
　　網(wǎng)站目錄使用了多少層，文件名怎么寫(xiě)。盡量不要讓用戶(hù)花費很大的力氣點(diǎn)擊多次找到自己要找的內容，最好不超過(guò)4級。另外，網(wǎng)站的內鏈建設也很重要，內鏈可以通過(guò)關(guān)鍵詞進(jìn)行鏈式構建。主頁(yè)與其他頁(yè)面的關(guān)聯(lián)程度如何，以及目錄頁(yè)面與其他頁(yè)面的關(guān)聯(lián)程度如何。要實(shí)現內部頁(yè)面鏈接應該是緊密和循環(huán)的。
　　六、看關(guān)鍵詞和head標簽的布局。
　　選擇 關(guān)鍵詞 時(shí)，主 關(guān)鍵詞 和長(cháng)尾 關(guān)鍵詞 都被選中。所以考慮到 關(guān)鍵詞 的分布，它可以反映 SEO 做得有多好。關(guān)鍵詞的位置、頻次、標注等，比如關(guān)鍵詞是否加粗、下劃線(xiàn)等。另外還要看head標簽是怎么設置的，從title、keyword、deion ，以及連接方式，比如圖片的alt是如何設置的等等。
　　網(wǎng)站定位是一個(gè)企業(yè)，一個(gè)產(chǎn)品。網(wǎng)站定位是確定網(wǎng)站的特點(diǎn)，具體的使用場(chǎng)合及其特殊的用戶(hù)群體以及其特點(diǎn)帶來(lái)的好處，即網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò )上的一個(gè)特殊位置，其核心理念、目標用戶(hù)群、核心角色等。新競爭力認為網(wǎng)站定位營(yíng)銷(xiāo)的本質(zhì)是對用戶(hù)、市場(chǎng)、產(chǎn)品、價(jià)格和廣告需求的重新細分和定位，預設形象狀態(tài)用戶(hù)心中的網(wǎng)站。
　　
　　3、哪些數據指標值得分析？
　　1、用戶(hù)如何訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站？
　　關(guān)注數據：訪(fǎng)問(wèn)源（Referrers）、IP訪(fǎng)問(wèn)量（IP）、用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)量UV（User Of View）、頁(yè)面瀏覽量PV（Page Of View）
　　2、用戶(hù)如何瀏覽網(wǎng)站
　　關(guān)注數據：平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間、平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數
　　3、用戶(hù)流失率
　　關(guān)注數據：跳出率
　　4. 關(guān)鍵用戶(hù)行為
　　關(guān)注數據：目標轉化率、目標轉化成本
　　5. 用戶(hù)對網(wǎng)站收入的貢獻
　　關(guān)注數據：平均訂單成本、訂單收入、投資回報率 (ROI)
　　4. 網(wǎng)站如何做數據分析
　　當我們得到一個(gè)站點(diǎn)時(shí)，我們通常不知道如何開(kāi)始。其實(shí)最重要的還是百度背景的數據分析。通過(guò)后臺的數據分析，我們可以發(fā)現網(wǎng)站的缺陷以及用戶(hù)對現有網(wǎng)站的看法哪個(gè)部分更有趣。找到這些對后期網(wǎng)站的優(yōu)化很有幫助。找數據就等于找用戶(hù)需求。
　　一、分析ip、pv、uv的比例
　　就真實(shí)性而言，uv是真實(shí)用戶(hù)，ip只是一個(gè)地址段。首先要看的是uv與ip的比值。uv大于ip是正常的，但是如果ip大于uv而且數據經(jīng)常是這樣的，就需要注意了。很可能是被采集 攻擊或者有假蜘蛛。的訪(fǎng)問(wèn)。二是看uv與pv的比值。如果 uv 與 pv 的比例接近 1:1，那么 網(wǎng)站 的質(zhì)量很差。您如何看待我們行業(yè)中 uv:pv 的正常值？你可以多問(wèn)問(wèn)同行后臺的比例，再去平均。如果我們的比率低于平均水平，則意味著(zhù)質(zhì)量非常差。如果遠大于平均水平，要么是質(zhì)量非常好，或者內容中存在其他影響用戶(hù)點(diǎn)擊的內容。通常，uv:pv 的比例也與 網(wǎng)站 的跳出率相同。此時(shí)，您可能需要考慮修改或重新做一個(gè)網(wǎng)站。
　　二、來(lái)源搜索引擎占比
　　在百度統計的來(lái)源分析中，有一欄是搜索引擎。該列的比率可以告訴我們網(wǎng)站 用戶(hù)來(lái)自哪些搜索引擎。當然，網(wǎng)站的用戶(hù)大部分來(lái)自百度，但在某些行業(yè)，有一半的用戶(hù)來(lái)自360等搜索引擎，尤其是用戶(hù)群體往往是年齡較大的用戶(hù)。當我們不了解一個(gè)行業(yè)時(shí)，來(lái)源搜索引擎的比例可以幫助我們了解網(wǎng)站用戶(hù)群體的構成比例，然后根據這個(gè)比例調整網(wǎng)站和廣告模式。
　　三、搜索關(guān)鍵詞來(lái)源
　　搜索關(guān)鍵詞的來(lái)源是統計用戶(hù)進(jìn)入我們網(wǎng)站的關(guān)鍵詞搜索，然后根據關(guān)鍵詞。通過(guò)搜索關(guān)鍵詞來(lái)源，可以挖掘出大量長(cháng)尾關(guān)鍵詞布局，刪除不需要的頁(yè)面。去除多余的流量也有助于網(wǎng)站制作更好的內容。
　　四、入口頁(yè)面
　　入口頁(yè)是指用戶(hù)通過(guò)其他方式直接進(jìn)入的網(wǎng)站的某個(gè)頁(yè)面，包括首頁(yè)和內頁(yè)。入口頁(yè)面主要通過(guò)搜索和外部鏈接進(jìn)入。搜索關(guān)鍵詞進(jìn)入首頁(yè)或搜索長(cháng)尾關(guān)鍵詞進(jìn)入某人內部，或通過(guò)外部鏈接。這些數據的統計可以幫助我們了解網(wǎng)站的哪些頁(yè)面被排名以及它們是如何排名的。如果排名第一但帶來(lái)的IP很少，很有可能是標題的設置有問(wèn)題，不夠吸引人。用戶(hù)。如果你帶了很多ip，但是這個(gè)頁(yè)面的跳出率很高，要么是這個(gè)頁(yè)面質(zhì)量差，要么是這個(gè)頁(yè)面的內鏈設置有問(wèn)題，你必須修改內鏈。
　　
　　五、面試頁(yè)面
　　訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的頁(yè)面是指網(wǎng)站用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)最多的頁(yè)面。導致頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)量增加的因素有兩個(gè)：一是首頁(yè)推薦，二是內頁(yè)推薦。如果你發(fā)現一個(gè)頁(yè)面在我們的內鏈中被推薦的不多，但是采訪(fǎng)的次數比較多，那么標題的作用應該考慮在外鏈的引導之外，你可以考慮更好地推薦這個(gè)頁(yè)面。但是，當發(fā)現一個(gè)頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)量很高，而在這個(gè)頁(yè)面上的停留時(shí)間比較低時(shí)，就需要提高頁(yè)面的質(zhì)量了。如果跳出率很高，說(shuō)明內鏈設置很差，或者這個(gè)頁(yè)面的內容根本不符合網(wǎng)站的內容。
　　總結：通過(guò)百度統計后臺的數據分析，可以看出網(wǎng)站的優(yōu)缺點(diǎn)。數據不會(huì )說(shuō)謊，所以它能給我們最真實(shí)的用戶(hù)需求數據。但是網(wǎng)站的數據是基于網(wǎng)站已有的內容。如果某個(gè)關(guān)鍵詞是這個(gè)行業(yè)的潛在詞，而網(wǎng)站沒(méi)有這個(gè)關(guān)鍵詞，分析數據時(shí)就不會(huì )得到這個(gè)關(guān)鍵詞的數據。
　　5.數據分析工具
　　1.網(wǎng)站流量來(lái)源的數據分析工具
　　分析網(wǎng)站流量來(lái)源的數據分析工具，市場(chǎng)覆蓋率最大的51LA統計。
　　51LA的單網(wǎng)站歷史流量查詢(xún)功能
　　通過(guò)這個(gè)功能，我可以知道某個(gè)流量源在最近一個(gè)月的流量變化，從而更好的掌握各個(gè)推廣渠道的流量趨勢。
　　2.搜索引擎收錄、反向鏈接、PR值、網(wǎng)站排名綜合查詢(xún)工具
　　以上功能都是判斷一個(gè)網(wǎng)站的質(zhì)量標準，一個(gè)網(wǎng)站可以被很多搜索引擎收錄使用，反向鏈接很多，PR值比較高與網(wǎng)站 的排名可以反映這個(gè)網(wǎng)站 的質(zhì)量。這些功能也可以在admin5 chinaz的站長(cháng)工具欄找到。這里推薦一款可以一次性全面查詢(xún)的工具。
　　通過(guò)這個(gè)網(wǎng)站查詢(xún)，可以一次性找到網(wǎng)站的各個(gè)搜索引擎的收錄和反向鏈接。您還可以找到 googlePR 值和 sogouPR 值。ALEXA排行榜和中國網(wǎng)站排行榜也同時(shí)被查。另外還有百度最近的收錄情況網(wǎng)站、百度快照日期、網(wǎng)站導出的鏈接數等網(wǎng)站很多重要的質(zhì)量指標被一次性簽出。這樣，當大家想知道自己網(wǎng)站和合作網(wǎng)站的基本素質(zhì)的時(shí)候，可以用這個(gè)工具一目了然。
　　三：鏈接檢查工具
　　這個(gè)功能是我最喜歡的，因為它對我的SEO工作很有幫助，大大提高了我的工作效率。在做SEO之前，我做了很多友好的鏈接。但是我們不能每天都花時(shí)間去檢查對方是否還有我們的鏈接，對方是否突然被百度K擊中，對方是否按照我們的要求有關(guān)鍵詞鏈接，或者配合網(wǎng)站公關(guān)更新 該帖子不再符合我們的鏈接標準。自從發(fā)現這個(gè)工具后，這些問(wèn)題都解決了，再也不用花時(shí)間一一檢查了，只要用這個(gè)工具，輸入網(wǎng)址，按回車(chē)鍵，一切就搞定了。
　　使用此工具檢查您博客的鏈接狀態(tài)
　　從上圖可以看出我鏈接的網(wǎng)站對方百度收錄，對方PR值，對方主頁(yè)是否鏈接了我的鏈接，關(guān)鍵詞 鏈接是對方外鏈的位置是什么，對方最新的百度快照是什么日期，這些都是交換友好鏈接衡量SEO效果的標準。使用此工具，無(wú)論交換多少鏈接，您都不必擔心沒(méi)有時(shí)間檢查。我現在一周查一次，發(fā)現有一條消息說(shuō)我的網(wǎng)站沒(méi)有被鏈接，于是我去實(shí)際查了一下，確認對方已經(jīng)刪除了，我會(huì )相應刪除. 網(wǎng)站 地址：
　　四：解析百度關(guān)鍵詞 SEO工具
　　由于百度禁用了相關(guān)詞查詢(xún)功能，站長(cháng)們很難在熱門(mén)關(guān)鍵詞下找到更多關(guān)鍵詞，不得不一一查看。這個(gè)詞的百度索引是多少，是否值得去SEO。我在優(yōu)化一個(gè)網(wǎng)站的時(shí)候，也采集了200個(gè)以上與網(wǎng)站內容相關(guān)的詞，然后一一查百度索引。更少的時(shí)間，但因為我有這個(gè)工具，這些不再是問(wèn)題，我可以做盡可能多的網(wǎng)站content關(guān)鍵詞分析。通過(guò)這個(gè)工具，我可以找到一個(gè)熱門(mén)詞下的所有相關(guān)詞，還可以得到每個(gè)關(guān)鍵詞的百度索引。如果沒(méi)有，請使用您的百度指數賬號添加持續觀(guān)察。
　　通過(guò)這個(gè)工具輸入關(guān)鍵詞“beauty”，得到了一些與美相關(guān)的熱門(mén)詞的百度索引。假設我想做美圖站的SEO，我知道除了主關(guān)鍵詞“美”之外還有哪些詞的搜索量比較大，對我來(lái)說(shuō)很值得做SEO。 查看全部

　　解讀:落井下石javascript代碼效果點(diǎn)擊可看代碼我分兩步
　　文章實(shí)時(shí)采集，每種方式我都嘗試過(guò)很多，一直一個(gè)一個(gè)來(lái)，直到后來(lái)發(fā)現了一個(gè)很好用的js插件——落井下石javascript代碼效果點(diǎn)擊可看大圖如何實(shí)現，直接看代碼我分兩步講解這個(gè)插件：第一步：進(jìn)入該頁(yè)面后雙擊鼠標右鍵，然后再進(jìn)入菜單欄。第二步：在這里你能看到許多很好用的js插件，特別推薦這個(gè)js代碼效果：點(diǎn)擊可看大圖excel中的樣式和公式是不可以轉移到html頁(yè)面中的，我知道css會(huì )導致顏色混亂，所以我不導入css到公式和excel的樣式。
　　
　　ajax高級應用，點(diǎn)擊可看大圖調整公式格式很重要！比如公式格式我是這樣來(lái)實(shí)現的，點(diǎn)擊公式號可看效果：所以遇到類(lèi)似于我這樣的情況，多半是小弟弟你分辨得不仔細。關(guān)注我，獲取更多技巧！。
　　
　　ajax調用，稍稍改變下公式形式：conststr='"alt"';constx=1;window.x==='1'?expansions.x%='':expansions.x%='{1}';html按“”的語(yǔ)義編碼，還支持手機顯示、掃碼加載盡在咫尺。
　　momo是可以監控js請求的同時(shí)，按照請求消息數據自動(dòng)建立對應的原型鏈。也可以監控sql語(yǔ)句的執行結果。它可以同時(shí)跟蹤多個(gè)對象的http消息，默認是按照請求的順序列表顯示。 查看全部

　　解決方案:直播分享｜騰訊云 MongoDB 智能診斷及性能優(yōu)化實(shí)踐
　　本次直播主要分為五個(gè)部分：
　　MongoDB的核心優(yōu)勢是什么？
　　MongoDB 是一個(gè)用 C++ 語(yǔ)言編寫(xiě)的基于分布式文件存儲的數據庫。首先，我們來(lái)看看它的核心優(yōu)勢。這里有幾個(gè)：
　　MongoDB是開(kāi)源的分布式數據庫，可以解決傳統數據庫存儲容量的瓶頸問(wèn)題，用戶(hù)不再需要提前考慮分庫分表等操作。同時(shí)，MongoDB也是一個(gè)天然的高可用數據庫。比如一主兩從的工作模式，當主節點(diǎn)意外宕機時(shí)，從節點(diǎn)會(huì )接管主節點(diǎn)的工作，整個(gè)過(guò)程不需要依賴(lài)任何第三方組件.
　　MongoDB的表結構比較自由，添加字段方便快捷。與傳統數據庫中的大表添加字段相比，運維成本大大降低。
　　MongoDB早期使用MMAPv1存儲引擎，后來(lái)?yè)Q成了WiredTiger存儲引擎，支持行級粒度鎖定、熱數據緩存等特性，為MongoDB帶來(lái)高性能、低延遲、高吞吐。
　　在默認配置下，MongoDB使用snappy壓縮算法，平均可以實(shí)現2到4倍的文本數據壓縮能力。如果使用zlib壓縮算法，可以提升到3到7倍，但是zlib對性能有一定的影響，所以網(wǎng)上一般使用默認配置即可。經(jīng)測試，默認配置下，相同數據寫(xiě)入MongoDB、MySQL、ES的實(shí)際磁盤(pán)消耗比例約為1:3:6。
　　MongoDB 支持五種平衡訪(fǎng)問(wèn)策略：
　　primary：讀取主節點(diǎn)。當主節點(diǎn)異常時(shí)，可能會(huì )導致短期業(yè)務(wù)異常。
　　primaryPreferred：首選Primary，當Primary異常時(shí)可以讀取Secondary。
　　secondary：讀取slave節點(diǎn)，將流量均衡分配到多個(gè)slave節點(diǎn)，實(shí)現負載均衡。
　　secondaryPreferred：首選從節點(diǎn)。如果從節點(diǎn)異常，則讀取主節點(diǎn)。
　　最近：最近的訪(fǎng)問(wèn)。在多機房場(chǎng)景下，就近訪(fǎng)問(wèn)可以避免跨機房訪(fǎng)問(wèn)。
　　騰訊云MongoDB核心優(yōu)勢
　　騰訊云MongoDB目前已服務(wù)于游戲、電商、社交、教育、新聞、金融、物聯(lián)網(wǎng)、軟件服務(wù)、汽車(chē)出行、音視頻等多個(gè)行業(yè)。
　　相比用戶(hù)自建的MongoDB數據庫，騰訊云MongoDB在智能運維、可用性、安全性、性能等方面更具優(yōu)勢。同時(shí)通過(guò)DBbrain提供一站式監控診斷分析，并能給出相應的優(yōu)化建議。還集成了官方常用工具，方便用戶(hù)使用。
　　此外，騰訊云 MongoDB 在內核上也做了一些定制化開(kāi)發(fā)，比如解決表數達到百萬(wàn)級時(shí)的性能問(wèn)題，提供 SQL 限流功能，減少流量過(guò)大導致的集群不可用問(wèn)題。安全方面，騰訊云MongoDB可在7天內將數據恢復到任意點(diǎn)，并提供24小時(shí)專(zhuān)業(yè)支持服務(wù)。此外，它還自然地在云端集成了高可用、高性能等通用能力。
　　云上 MongoDB 集群常見(jiàn)問(wèn)題
　　3.1。使用分片集群
　　云上分片集群遇到的常見(jiàn)問(wèn)題如上，主要包括大表不啟用分片、分片方式次優(yōu)、分片構建選擇不當、高峰期集群抖動(dòng)未設置平衡窗口等。
　　有的用戶(hù)有一個(gè)誤區，就是從副本集切換到多分片集群，認為什么都不做，集群的自然性能是副本集的幾倍，存儲容量是副本的幾倍默認設置。
　　如果分片集群中沒(méi)有開(kāi)啟分片功能，數據和流量會(huì )默認到主分片，主分片是分片集群中的一個(gè)分片。因此，對于數據量大、流量大的集群，記得開(kāi)啟分片功能。
　　通常情況下，如果用戶(hù)主要查看，比如通過(guò)order id，可以選擇hash sharding方式，這樣既保證了讀性能，又保證了數據離散寫(xiě)入不同的shard，保證了寫(xiě)入性能和避免了由于數據不平衡導致的大量moveChunk操作。
　　如果用戶(hù)查詢(xún)主要是范圍查詢(xún)，一般推薦使用范圍分片。
　　如果有大量的檢查點(diǎn)和大量的范圍查詢(xún)，為了避免范圍查詢(xún)引起的所有分片廣播查詢(xún)，建議進(jìn)行范圍分片，這樣檢查點(diǎn)和普通范圍查詢(xún)都可以從一個(gè)分片獲取數據。
　　對于分片集群分片，通常選擇高頻查詢(xún)字段作為分片字段。同時(shí)注意insert、update等寫(xiě)操作必須收錄sharding字段，否則mongos會(huì )因為不知道寫(xiě)哪一部分而返回異常信息。切片數據。
　　分片集群的很多抖動(dòng)都與 moveChunk 有關(guān)。moveChunk操作會(huì )增加鎖、資源消耗，還會(huì )涉及到路由刷新等過(guò)程。因此，建議分片集群設置一個(gè)平衡窗口期，盡量在業(yè)務(wù)低峰期進(jìn)行平衡操作。
　　分片方式和分片構造的選擇比較特殊，與業(yè)務(wù)使用方式密切相關(guān)。因此，需要提取和評估以確保最佳的讀寫(xiě)性能。
　　3.2. 索引問(wèn)題
　　注意索引問(wèn)題包括索引操作過(guò)程問(wèn)題和索引內容問(wèn)題，下面將詳細介紹。
　　以給副本集添加索引為例，createIndex創(chuàng )建索引成功實(shí)際上是在主節點(diǎn)成功后返回，而從節點(diǎn)還沒(méi)有成功添加索引。如果用戶(hù)進(jìn)行讀寫(xiě)分離，從節點(diǎn)上的壓力比較大，從節點(diǎn)上執行索引的時(shí)間可能會(huì )更長(cháng)。如果用戶(hù)的主節點(diǎn)執行成功，createindex 返回并立即添加其他索引。此時(shí)，可能有多個(gè)索引。在從節點(diǎn)執行的情況下，從節點(diǎn)的壓力會(huì )非常大。
　　另外，如果用戶(hù)添加索引“成功”，此時(shí)從節點(diǎn)實(shí)際上還在執行索引，用戶(hù)立即刪除表的索引。此時(shí)從節點(diǎn)將無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)，因為刪除索引會(huì )添加一個(gè) MODE_X 排他鎖。
　　如果業(yè)務(wù)很核心，不允許有任何抖動(dòng)，也可以采用滾動(dòng)添加索引的方式來(lái)添加索引。有關(guān)詳細信息，請參閱：
　　
　　MongoDB智能索引推薦實(shí)現
　　智能指標推薦主要是基于指標規則和成本估算來(lái)實(shí)現的。整體架構如下：
　　智能指數推薦分為四個(gè)模塊：
　　其中agent模塊和kafka模塊的邏輯比較簡(jiǎn)單，這里主要介紹日志分類(lèi)模塊和成本估算模塊。
　　4.1。日志分類(lèi)模塊實(shí)現步驟
　　第一步：提取有效的慢日志。
　　并非所有慢查詢(xún)日志都需要處理。只需要提取存在索引問(wèn)題的慢查詢(xún)，例如次優(yōu)索引和全表掃描。如果判斷指標不是最優(yōu)的？
　　答案是比較數據掃描的行數和使用索引時(shí)實(shí)際返回的行數。如果差異較大，則判斷指標不是最優(yōu)的，需要進(jìn)一步優(yōu)化。
　　步驟2：根據過(guò)濾器對SQL進(jìn)行分類(lèi)。
　　同一個(gè)數據庫表中有很多查詢(xún)，查詢(xún)條件不同。屬于同一類(lèi)的 SQL 需要滿(mǎn)足幾個(gè)條件，即數據庫、表、命令、查詢(xún)條件完全相同。前三個(gè)條件很容易區分。比如在同一個(gè)數據庫同一個(gè)表的情況下，查詢(xún)條件（包括find、update、delete等）同一個(gè)類(lèi)別，同一個(gè)查詢(xún)條件的前提是查詢(xún)關(guān)鍵字必須相同且運算符屬于同一類(lèi)別。也忽略查詢(xún)字段順序。
　　日志聚合處理
　　定期從DB中獲取分類(lèi)后的SQL信息，發(fā)送給成本估算模塊進(jìn)行處理。
　　4.2. 指標成本計算模塊處理流程
　　4.3. 候選指數成本計算
　　成本計算的主要步驟：
　　假設有一個(gè)候選索引[{work:1, city:1,province:1}, {city:1,province:1,age:1}])，成本計算過(guò)程如下圖所示：
　　上面候選索引對應的執行計劃流程為：如果查詢(xún)選擇候選索引執行，則執行計劃先進(jìn)入索引掃描階段，再進(jìn)入OR階段。OR階段執行完畢后，會(huì )啟動(dòng)fetch操作，最終得到結果整個(gè)進(jìn)程掃描了多少行數據，獲得了多少行數據，以及整個(gè)進(jìn)程的執行時(shí)間。
　　騰訊云的成本估算是通過(guò)旁路模塊實(shí)現的，實(shí)現難度大，需要對整個(gè)內核執行計劃有透徹的了解。因此，對于自研用戶(hù)，如果研發(fā)人力有限，可以將數據采樣到新的MongoDB集群中。根據候選索引規則，可以根據內核現有能力計算出字段區分度和候選索引成本。最后得出執行索引掃描的結論。多少行，返回多少行，執行時(shí)間多長(cháng)，最終可以得到最優(yōu)索引。
　　智能指數推薦已服務(wù)，將逐步向用戶(hù)開(kāi)放。有興趣的可以去體驗一下。索引推薦基本可以在半小時(shí)內找到實(shí)例上存在的索引問(wèn)題。除了推薦最優(yōu)索引外，還可以找出實(shí)例上的無(wú)用索引和重復索引，使最少的索引能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的需求和性能。等等會(huì )更好。
　　4.4. 騰訊云 MongoDB 索引推薦總結
　　快：在慢查詢(xún)產(chǎn)生后半小時(shí)左右啟動(dòng)最優(yōu)索引。
　　標準：推薦指標是候選指標中計算成本最低的指標
　　穩定：采樣計算過(guò)程對云上集群影響不大，在索引添加過(guò)程中增加了保護措施。同一實(shí)例最多可以同時(shí)添加一個(gè)索引。
　　MongoDB內核SQL限流實(shí)現
　　5.1。SQL為什么要限流？
　　首先我們來(lái)思考這樣一個(gè)問(wèn)題：SQL為什么要限流？
　　一方面，當流量過(guò)大，負載過(guò)高，數據庫抖動(dòng)可能導致雪崩時(shí)，可以限制流量，保證部分請求可以正常返回。另一方面，為了節省成本，有些用戶(hù)將多個(gè)用戶(hù)的數據寫(xiě)入同一個(gè)實(shí)例的不同表中。在某個(gè)時(shí)刻，用戶(hù)的新界面可能不正確或者出現其他異常情況，導致流量非常大，這會(huì )影響到這個(gè)實(shí)例上的其他核心服務(wù)，可以通過(guò)current來(lái)限制異?；蛘卟惶匾谋淼牧髁肯拗埔源_保核心業(yè)務(wù)流量可以正常訪(fǎng)問(wèn)。另外還有一些突然的表掃描、高危操作等，可以通過(guò)限流來(lái)限制。
　　5.2. 內核在哪里添加限流功能？
　　那么，我們在內核中哪里做SQL限流功能呢？
　　首先，我們來(lái)看看MongoDB的整體架構。它是分層的。第一層是網(wǎng)絡(luò )收發(fā)模塊。網(wǎng)絡(luò )發(fā)送和接收后，命令處理模塊解析SQL，然后SQL會(huì )進(jìn)入查詢(xún)引擎模塊、讀寫(xiě)模塊和并發(fā)控制模塊等流程。
　　
　　5.3. SQL限流核心實(shí)現
　　我們整個(gè)SQL限流模塊是在命令處理模塊之后添加的。在這里添加它有什么好處？因為這里已經(jīng)獲取了詳細的SQL，并且在并發(fā)控制之前實(shí)現了SQL限流，避免了SQL限流中的操作影響并發(fā)控制和數據庫讀寫(xiě)訪(fǎng)問(wèn)，防止與下層發(fā)生沖突級并發(fā)控制模塊。
　　內核SQL限流的整體流程如下：
　　首先，可以在DBbrain界面上配置策略規則，比如SQL類(lèi)型、并發(fā)度，可以配置定時(shí)關(guān)機或者手動(dòng)關(guān)機。定時(shí)關(guān)機是指最大運行時(shí)間。手動(dòng)關(guān)閉是指打開(kāi)后一直執行，除非手動(dòng)關(guān)閉停止。
　　然后根據讀寫(xiě)SQL關(guān)鍵字，配置規則后，可以限制指定庫、表或指定SQL語(yǔ)句的流量。整個(gè)過(guò)程是先在DBbrain控制臺下發(fā)規則。以分片集群為例，下發(fā)給分片集群的配置服務(wù)器。配置服務(wù)器收到后，將規則寫(xiě)入配置服務(wù)器的表中。分片服務(wù)器 每個(gè) mongod 都會(huì )定期從配置服務(wù)器獲取這些規則，并將它們加載到自己的內存中。所有 mongod 節點(diǎn)的內存中都會(huì )有完整的規則數據。當一個(gè)請求發(fā)起時(shí)，它會(huì )通過(guò)客戶(hù)端到達代理，然后到達 mongod 節點(diǎn)。, 匹配限流規則，觸發(fā)限流操作。
　　至于為什么選擇對mongod而不是mongos做限流。主要原因是mongos上的流量控制是客戶(hù)端根據IP進(jìn)行hash，可能會(huì )造成流量不均。另外，線(xiàn)上有副本集的集群，也有分片集群。在mongod上做可以實(shí)現代碼統一。對mongos做限流，因為mongos是無(wú)狀態(tài)的，不能保證一定程度的相互控制。最后瓶頸一般在mongod節點(diǎn)上，所以我們選擇在mongod上限流。
　　5.4. SQL限流規則和規則匹配限流流程
　　下面繼續分享騰訊云MongoDB SQL限流的限流規則和規則匹配限流流程。
　　至于SQL限流規則中收錄的信息，主要包括SQL類(lèi)型（如增刪改查）、限流時(shí)間和并發(fā)數。并發(fā)數可以限制某種類(lèi)型的請求同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)我們的DB的并發(fā)量，另外一個(gè)就是關(guān)鍵字，可以匹配也可以匹配表，甚至可以匹配詳細的SQL，這樣指定可以限制庫、表和某些類(lèi)型的 SQL。
　　當請求到達MongoDB時(shí)，具體的處理流程是首先檢查該實(shí)例是否開(kāi)啟了SQL限流功能。如果開(kāi)啟，則提取用戶(hù)請求中的庫、表和SQL關(guān)鍵字信息，下一步與配置的限制流規則進(jìn)行匹配，判斷該類(lèi)型SQL是否有可用的ticket。
　　Ticket 代表并發(fā)控制中的并發(fā)數。如果沒(méi)有可用的票證，例如票證值為0，則直接限制請求并返回客戶(hù)端異常。如果有可用的ticket，則將ticket value 減1，同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)DB。訪(fǎng)問(wèn)DB后，將數據返回給客戶(hù)端，同時(shí)釋放當前ticket，后續請求可以繼續復用。這是整個(gè)限流工作流程。.
　　SQL限流經(jīng)驗如下：
　　智能診斷案例分享（路由問(wèn)題、排他鎖問(wèn)題）
　　以下是MongoDB社區分享的兩個(gè)典型案例。踩坑后果很?chē)乐?，這里單獨分享。
　　6.1。路由異常診斷與優(yōu)化
　　mongos 1觸發(fā)chunk [1-50}從shard 2遷移到shard 1。在整個(gè)遷移過(guò)程中，mongos 1、shard 2、shard 1都能感知到這個(gè)事件，所以他們都有最新的路由信息??。但是mongos 2、mongos 3和shard 0感知不到這個(gè)事件，所以還是老路由信息，認為chunk[1-50}還在shard 2中，但實(shí)際上數據已經(jīng)遷移到shard 1了。
　　由于client讀取slave節點(diǎn)，mongos 1收到xx = 20這樣的請求后，查詢(xún)內存中的路由信息??，數據在shard 1，所以從shard 1中獲取slave節點(diǎn)的數據，因為chunk [1-50} 對應的數據都在 shard 1 中，所以可以訪(fǎng)問(wèn)數據。
　　由于從節點(diǎn)默認不進(jìn)行路由版本檢測，當mongos 2或mongos 3訪(fǎng)問(wèn)xx=20的數據時(shí)，數據路由記錄chunk[1-50}在shard 2，因為數據已經(jīng)從shard 2遷移過(guò)來(lái)了分片 Shard 1 和 shard 2 實(shí)際上已經(jīng)沒(méi)有數據了，所以無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)數據。
　　優(yōu)化：
　　6.2.MODE_X排他鎖檢測
　　很多高危操作會(huì )加排他鎖，會(huì )導致數據庫表維度甚至整個(gè)節點(diǎn)維度被阻塞，不可用。例如，以下操作會(huì )添加 MODE_X 排他鎖：
　?、?增表時(shí)刪除索引
　?、?。前臺加索引
　?、?。表重命名
　?、?。索引重建
　?、??！?br /> 　　MODE_X排他鎖檢測方法：
　　定時(shí)實(shí)時(shí)獲取lockInfo，獲取DDL操作對應的獨占鎖，實(shí)時(shí)同步用戶(hù)。
　　總結:如何用GA分析和優(yōu)化SEO流量？
　　如何使用 GA 分析您的 網(wǎng)站 SEO 流量，以及如何改進(jìn)它？
　　劉軒軒 文
　　Touch Pulse 咨詢(xún)數據分析師
　　相信大部分公司都希望自己的網(wǎng)站每天都能有大量的流量入站，大量的廣告當然是最直接的方式。
　　然而，這種方法非常昂貴。展示廣告的點(diǎn)擊率為1%-2%。即使是流行的信息流廣告，點(diǎn)擊率也只有 5% 左右。如果用大量的廣告來(lái)帶來(lái)流量轉化，其實(shí)ROAS（廣告支出回報率）是無(wú)法保證的。
　　在淡季或無(wú)廣告投放時(shí)，大部分流量主要來(lái)自直接流量、免費搜索、社交流量或推薦流量。在下面的屏幕截圖中，55% 的流量來(lái)自免費搜索。
　　這個(gè)時(shí)候，與其花錢(qián)去吸引全網(wǎng)用戶(hù)，還不如去吸引這些有需要的潛在用戶(hù)。
　　本文將分享如何通過(guò) GA 分析您的 網(wǎng)站 SEO 流量，以及如何改進(jìn)它。
　　搜索引擎優(yōu)化流量跟蹤
　　在 GA 的流量報告下，有一個(gè)“Search Console”模塊。此報告提供有關(guān)自然搜索流量性能的信息。您可以使用此報告了解用戶(hù)查詢(xún)和網(wǎng)站在搜索結果中您還可以查看網(wǎng)站交互點(diǎn)擊跳出率和電子商務(wù)轉化率等數據。
　　至于如何將Search Console工具與GA連接，請參考我們公眾號的另一篇文章，描述非常詳細。
　　獲得SEO流量數據后，如何利用這些數據進(jìn)行優(yōu)化？
　　1.增加網(wǎng)站收錄的數量
　　
　　我們都知道，只有網(wǎng)站的內容被搜索引擎收錄搜索到后，搜索引擎搜索時(shí)才會(huì )呈現網(wǎng)站的搜索結果。
　　您如何為您的 網(wǎng)站 增加您的 收錄 到搜索引擎的流量？
　　首先是定期更新網(wǎng)站內容。
　　搜索引擎的蜘蛛可以習慣網(wǎng)站的爬取。如果發(fā)現你的網(wǎng)站經(jīng)常在早上更新內容，蜘蛛就會(huì )經(jīng)常在早上來(lái)你的網(wǎng)站，如果網(wǎng)站長(cháng)時(shí)間不更新或者是不定期更新，蜘蛛可能會(huì )認為你的網(wǎng)站是一個(gè)未維護的網(wǎng)站，沒(méi)有新的內容，所以網(wǎng)站的網(wǎng)站@收錄效果不好，收錄如果不好，當用戶(hù)在瀏覽器上檢索相關(guān)內容時(shí)，你的網(wǎng)站的顯示次數會(huì )相應減少，這是一個(gè)連鎖反應。
　　其次，查看網(wǎng)站內容的收錄量，手動(dòng)提交非收錄的頁(yè)面。
　　如何在不同的搜索引擎中查看網(wǎng)站的收錄量，這個(gè)比較簡(jiǎn)單，市面上有很多查詢(xún)工具，比如站長(cháng)工具。
　　還有一種方法是手動(dòng)添加收錄，即每次發(fā)布新內容網(wǎng)站后，去百度、360或者谷歌的搜索資源平臺，手動(dòng)將更新的內容提交到平臺。這種方式最快最直接，但是需要人工操作的時(shí)間成本。
　　2.關(guān)鍵詞優(yōu)化
　　用戶(hù)在搜索引擎上搜索關(guān)鍵字以找到他們正在尋找的內容。我們都知道SEM（付費關(guān)鍵詞）會(huì )占據搜索結果的前幾名，其次是自然的收錄內容匹配。
　　搜索結果有時(shí)有幾十頁(yè)。根據谷歌搜索引擎的數據，80%的用戶(hù)只看了第一頁(yè)的內容，只有20%的用戶(hù)會(huì )看到第二頁(yè)，所以如果網(wǎng)站的排名如果沒(méi)有優(yōu)化到前兩頁(yè)，被用戶(hù)看到的機會(huì )很小。
　　以搜索結果的第一頁(yè)為例，一共會(huì )顯示10個(gè)搜索結果。排名第一的內容點(diǎn)擊率在23%-35%左右，最后一個(gè)內容的點(diǎn)擊率只有2%左右，所以前五的位置是軍閥的戰場(chǎng)。
　　SEO的核心是關(guān)鍵詞的優(yōu)化，包括網(wǎng)頁(yè)'TDK'的設置、關(guān)鍵詞的密度、口碑等，如何優(yōu)化這是一個(gè)很大的課題。大家要找的是一些通用的關(guān)鍵詞選擇策略，而關(guān)鍵詞可以通過(guò)GA得到。
　　很多網(wǎng)站都會(huì )有搜索功能，就像我們觸邁官網(wǎng)的搜索功能，方便用戶(hù)快速獲取感興趣的內容。
　　用戶(hù)搜索詞直接代表用戶(hù)的意圖和感興趣的內容。如果很多人在您的 網(wǎng)站 上搜索相關(guān)術(shù)語(yǔ)，那么很可能更多人也在搜索引擎上搜索它們。因此，可以利用 GA 數據來(lái)尋找新的關(guān)鍵詞。
　　在 GA 中，有一個(gè)采集和分析用戶(hù)搜索詞的報告。在此報告中，您可以看到用戶(hù)搜索不同字詞的次數，以及搜索后退出百分比等數據。
　　在做搜索引擎優(yōu)化時(shí)，可以充分利用這份報告，分析哪些詞被檢索次數最多，并將這些詞應用到SEO或SEM的優(yōu)化詞袋中。
　　
　　3.錯誤警告
　　我們在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)，經(jīng)常會(huì )遇到上圖。什么是 404 頁(yè)面？通俗的理解是，你想看的頁(yè)面不存在。通常是由于 URL 更改、網(wǎng)頁(yè)刪除、網(wǎng)頁(yè)配置等問(wèn)題。
　　早在幾年前，我們看到的 404 頁(yè)面還是很生硬的呈現方式，未來(lái)我們會(huì )越來(lái)越重視用戶(hù)體驗，所以我們逐漸用自定義的 404 頁(yè)面代替了原有的呈現方式。
　　我們都知道搜索引擎收錄需要依靠蜘蛛來(lái)抓取頁(yè)面。當搜索引擎蜘蛛在請求 URL 時(shí)得到“404”狀態(tài)響應時(shí)，它就知道該 URL 已過(guò)期，將不再索引該 URL。網(wǎng)頁(yè)，并向其數據中心反饋該 URL 處的網(wǎng)頁(yè)已從數據庫中刪除。自定義 404 錯誤頁(yè)面的內容，這可能會(huì )導致重復頁(yè)面出現問(wèn)題。
　　對于搜索引擎，尤其是谷歌搜索引擎，不僅難以獲得信任指數，而且大大降低了谷歌對網(wǎng)站質(zhì)量的評價(jià)。所以網(wǎng)站404頁(yè)面的出現非常影響SEO優(yōu)化。
　　但是“404 - Page Not Found”錯誤是很難避免的，處理它的方法是監視它。對此，我們可以使用GA來(lái)實(shí)現：
　　首先，確保所有 404 頁(yè)面都有統一的頁(yè)面標題，例如“404-not found”或“Page not found”。
　　其次，在您的 GA 帳戶(hù)中設置自定義提醒，如下圖所示：
　　這樣，當網(wǎng)站上的用戶(hù)瀏覽到404頁(yè)面時(shí)，我們可以及時(shí)發(fā)現并糾正。
　　SEO優(yōu)化是一個(gè)長(cháng)期的過(guò)程。不可能像展示廣告或搜索廣告那樣在短時(shí)間內給網(wǎng)站帶來(lái)大量流量。在通過(guò) GA 工具為 SEO 提供數據輔助時(shí)，我們需要保持批判性思維，從數據表象中挖掘更深層次的數據價(jià)值。
　?。涌头?，可加入交流群）
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　　GA使用、數據學(xué)習、行業(yè)交流、干貨分享…… 查看全部

　　神奇:用機器模擬人類(lèi)說(shuō)英語(yǔ)原創(chuàng )：采小鹿(photo)
　　文章實(shí)時(shí)采集文本，根據文本自動(dòng)填充文字之前寫(xiě)過(guò)的一篇把美國最大的游戲公司gamefreak的產(chǎn)品項目相關(guān)文本語(yǔ)音識別的相關(guān)項目結合起來(lái)，解決cv&nlp-零設備學(xué)習環(huán)境不支持語(yǔ)音識別的問(wèn)題的博客，有興趣的同學(xué)可以了解下。用機器模擬人類(lèi)說(shuō)英語(yǔ)原創(chuàng )：采小鹿本文以facebookexpress開(kāi)發(fā)的express為例：express是一款模擬siri、alexa等即時(shí)語(yǔ)音對話(huà)的app。
　　
　　實(shí)現語(yǔ)音對話(huà)的技術(shù)主要有：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的語(yǔ)音識別（neuralnetworkrecognition)、端到端（end-to-end）的語(yǔ)言模型(naturallanguagemodel)、計算機視覺(jué)(computervision)、模式識別(semanticrecognition).上一篇作者（其實(shí)是個(gè)攝影師）：采小鹿(photo)，下載了express的pre-appdemo和代碼,本文將全面解析express用到的技術(shù)點(diǎn)。
　　自動(dòng)填充文字：把抽象詞轉化為更為清晰的單詞。比如:...'hotdog'。...'file'等。//已支持'&amp;''&amp;'等在過(guò)去的很長(cháng)時(shí)間里，生成的文本大都是以dat格式的方式輸出的（以「文件名.**\\n0|api\\n0|api」的形式組成一個(gè)dat文件），這種形式僅限于定義較為固定的文本表示方式，在某些場(chǎng)景中并不能很好的滿(mǎn)足使用條件。
　　
　　并且由于是以dat的形式輸出，文件體積非常大?？梢允褂妙?lèi)似document2vec將詞轉化為向量表示，再以向量表示的形式進(jìn)行詞頻推測。//我們可以把常用的詞的向量拿來(lái)用，得到更為清晰的單詞。比如drive,elevate,work,sleep，drive這個(gè)詞，有不同的含義（1v1）：我愛(ài)它，我要去它（這個(gè)時(shí)候只需要從dataframe中[drive1,drive2,drive3,drive4]計算出drive1和drive2之間的詞頻就可以了）；它是我的伙伴，我要親他（這個(gè)時(shí)候只需要計算出drive1到drive2之間的詞頻就可以了）。
　　...'asymptotic_svd'后簡(jiǎn)寫(xiě)為.svd。在實(shí)際應用中可以提高查找上下文資料的效率。維度進(jìn)一步提高，可以節省訓練時(shí)間。//文本分類(lèi)：可以是字符分類(lèi)或者表情分類(lèi)（可以根據上下文圖片做類(lèi)別劃分）。對應的dnvec數據集中文本寬度并不嚴格。作者：采小鹿,facebookexpress開(kāi)發(fā)者，比賽已獲得5000多獎金。
　　博客地址：，大多數都是windows平臺，只支持標準的textmesh和textcnn，支持的數據格式也較少。所以我們開(kāi)發(fā)了sentence-concatenation+subwordline的方式，把文本結合為新的表示形式。有了svn，建一個(gè)用來(lái)測試語(yǔ)音識別的文本識別云平臺:/。 查看全部

　　干貨教程:干貨 | 數據埋點(diǎn)采集，看這一篇文章就夠了！
　　數據倉庫藍圖：
　　本文目錄：
　　一、數據采集及常見(jiàn)問(wèn)題二、埋點(diǎn)是什么與方式三、埋點(diǎn)的框架與設計四、指標體系與可視化
　　1.數據采集及常見(jiàn)數據問(wèn)題
　　1.1 數據采集
　　數據采集的方式有很多種，埋點(diǎn)采集是其中非常重要的一環(huán)。它是c端和b端產(chǎn)品的主要采集方式。Data采集，顧名思義，就是采集對應的數據，是整個(gè)數據流的起點(diǎn)。采集的不完整性，對與錯，直接決定了數據的廣度和質(zhì)量，影響到后續的所有環(huán)節。在數據采集有效性和完整性較差的公司中，企業(yè)經(jīng)常會(huì )發(fā)現數據發(fā)生了重大變化。
　　數據的處理通常包括以下5個(gè)步驟：
　　1.2 常見(jiàn)數據問(wèn)題
　　在大致了解了data采集及其結構之后，我們再來(lái)看看工作中遇到的問(wèn)題，有多少與data采集鏈接有關(guān)：
　　1、數據與背景差距較大，數據不準確——統計口徑不同，埋點(diǎn)定義不同，采集方法帶來(lái)誤差
　　2. 想用的時(shí)候沒(méi)有我要的數據——沒(méi)提數據采集要求，埋點(diǎn)不正確，不完整
　　3.事件太多，意思不明確——埋點(diǎn)設計的方式，埋點(diǎn)更新迭代的規則和維護
　　4、分析數據時(shí)不知道要看哪些數據和指標——數據的定義不明確，缺乏分析思路
　　我們需要根本原因：將采集視為獨立的研發(fā)業(yè)務(wù)，而不是產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的附屬品。
　　二、什么是葬禮
　　2.1 什么是墓地
　　所謂埋點(diǎn)，是data采集領(lǐng)域的一個(gè)名詞。它的學(xué)名應該叫event tracking，對應的英文是Event Tracking，是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的相關(guān)技術(shù)和實(shí)現過(guò)程。數據埋點(diǎn)是數據分析師、數據產(chǎn)品經(jīng)理和數據運營(yíng)商，他們根據業(yè)務(wù)需求或產(chǎn)品需求，針對用戶(hù)行為對應的每個(gè)事件開(kāi)發(fā)埋點(diǎn)，通過(guò)SDK上報埋點(diǎn)數據結果，記錄匯總數據。分析、推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和指導運營(yíng)。
　　該過(guò)程伴隨著(zhù)規范。根據定義，我們看到具體的用戶(hù)行為和事件是我們采集關(guān)注的焦點(diǎn)，需要處理和發(fā)送相關(guān)的技術(shù)和實(shí)現流程；，所以和產(chǎn)品息息相關(guān)，重點(diǎn)在于具體的實(shí)戰過(guò)程，這關(guān)系到大家對底層數據的理解。
　　2.2 為什么我們需要埋點(diǎn)？
　　埋點(diǎn)的目的是對產(chǎn)品進(jìn)行全方位的持續跟蹤，通過(guò)數據分析不斷引導和優(yōu)化產(chǎn)品。數據埋點(diǎn)的質(zhì)量直接影響數據質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量和運營(yíng)質(zhì)量。
　　1、數據驅動(dòng)——Embedding將分析深度下鉆到流量分布和流量層面，通過(guò)統計分析，對宏觀(guān)指標進(jìn)行深度分析，發(fā)現指標背后的問(wèn)題，洞察用戶(hù)之間的潛在關(guān)系行為和價(jià)值提升
　　2、產(chǎn)品優(yōu)化——對于產(chǎn)品，用戶(hù)在產(chǎn)品中做了什么，在產(chǎn)品中停留了多長(cháng)時(shí)間，有哪些異常需要注意。這些問(wèn)題可以通過(guò)埋點(diǎn)來(lái)實(shí)現
　　3、精細化運營(yíng)——嵌入可以實(shí)現整個(gè)產(chǎn)品生命周期、流量質(zhì)量和不同來(lái)源的分布、人群的行為特征和關(guān)系，洞察用戶(hù)行為與商業(yè)價(jià)值提升之間的潛在關(guān)系。
　　2.3 埋點(diǎn)方式
　　埋點(diǎn)方法有哪些？大多數公司目前使用客戶(hù)端和服務(wù)器的組合。
　　
　　準確度：代碼掩埋 &gt; 視覺(jué)掩埋 &gt; 完全掩埋
　　3、埋點(diǎn)框架及設計
　　3.1 埋點(diǎn)頂層設計采集
　　所謂頂層設計，就是想清楚怎么埋點(diǎn)，用什么方式埋點(diǎn)，上傳機制是什么，怎么定義，怎么實(shí)現等等；我們遵循唯一性、可擴展性、一致性等，需要設計一些常用的字段和生成機制，比如：cid、idfa、idfv等。
　　用戶(hù)識別：用戶(hù)識別機制的混亂會(huì )導致兩個(gè)結果：一是數據不準確，比如UV數據不匹配；二是漏斗分析過(guò)程出現異常。因此，應該這樣做：嚴格規范ID自身的識別機制；灣?？缙脚_用戶(hù)識別
　　同構抽象：同構抽象包括事件抽象和屬性抽象。事件抽象是瀏覽事件和點(diǎn)擊事件的聚合；屬性抽象，即結合大部分復用場(chǎng)景，增加源差異化
　　采集一致：采集一致包括兩點(diǎn)：一是跨平臺頁(yè)面命名一致，二是按鈕命名一致；制作嵌入點(diǎn)的過(guò)程本身就是對底層數據進(jìn)行標準化的過(guò)程，所以一致性尤為重要，只有這樣才能真正使用
　　渠道配置：渠道主要指推廣渠道、落地頁(yè)、網(wǎng)頁(yè)推廣頁(yè)、APP推廣頁(yè)等，這個(gè)落地頁(yè)的配置必須有統一的規范和標準
　　3.2 埋點(diǎn)采集事件與屬性設計
　　在設計屬性和事件時(shí)，我們需要知道哪些是經(jīng)常變化的，哪些是不變化的，哪些是業(yè)務(wù)行為，哪些是基本屬性?；诨镜膶傩允录?，我們認為屬性一定是采集項，但是屬性中的事件屬性會(huì )根據不同的業(yè)務(wù)進(jìn)行調整。因此，我們可以將埋點(diǎn)采集分為協(xié)議層和業(yè)務(wù)層Bury。
　　業(yè)務(wù)分解：梳理確認業(yè)務(wù)流程、操作路徑和不同的細分場(chǎng)景，定義用戶(hù)行為路徑
　　分析指標：定義特定事件和核心業(yè)務(wù)指標所需的數據
　　事件設計：APP啟動(dòng)、退出、頁(yè)面瀏覽、事件曝光點(diǎn)擊
　　屬性設計：用戶(hù)屬性、事件屬性、對象屬性、環(huán)境屬性
　　3.3 數據采集事件和屬性設計
　　Ev 事件的命名也遵循一些規則。當相同類(lèi)型的函數出現在不同的頁(yè)面或位置時(shí)，根據函數名進(jìn)行命名，并在ev參數中區分頁(yè)面和位置。只有當按鈕被點(diǎn)擊時(shí)，它才會(huì )以按鈕名稱(chēng)命名。
　　ev事件格式：ev分為ev標志和ev參數
　　規則：
　　在 ev 標識符和 ev 參數之間使用“#”（一級連接符）
　　在 ev 參數和 ev 參數之間使用“/”（輔助連接器）
　　ev參數使用key=value的結構。當一個(gè)key對應多個(gè)value值時(shí)，value1和value2之間用“,”連接（三級連接符）
　　當埋點(diǎn)只有ev標志而沒(méi)有ev參數時(shí)，不需要#。
　　評論：
　　ev identifier：作為埋點(diǎn)的唯一標識符，用來(lái)區分埋點(diǎn)的位置和屬性。它是不可變的和不可修改的。
　　ev參數：埋點(diǎn)需要返回的參數，ev參數的順序是可變的，可以修改）
　　調整app埋點(diǎn)時(shí)，ev logo不變，只修改以下埋點(diǎn)參數（參數值改變或參數類(lèi)型增加）
　　
　　一般埋點(diǎn)文檔中收錄的工作表名稱(chēng)和功能：
　　A. 暴露埋點(diǎn)匯總；
　　B、點(diǎn)擊瀏覽埋點(diǎn)匯總；
　　C、故障埋點(diǎn)匯總：一般會(huì )記錄埋點(diǎn)的故障版本或時(shí)間；
　　D、PC和M側頁(yè)面埋點(diǎn)對應的pageid；
　　E、各版本上線(xiàn)時(shí)間記錄；
　　在埋點(diǎn)文檔中，都收錄了列名和函數：
　　3.4 基于埋點(diǎn)的數據統計
　　如何使用埋點(diǎn)統計找到埋藏的 ev 事件：
　　1.指定埋點(diǎn)類(lèi)型（點(diǎn)擊/曝光/瀏覽）——過(guò)濾類(lèi)型字段
　　2.指定按鈕埋點(diǎn)所屬的頁(yè)面（頁(yè)面或功能）——過(guò)濾功能模塊字段
　　3.指定埋點(diǎn)事件的名稱(chēng)——過(guò)濾名稱(chēng)字段
　　4.知道了ev標志，可以直接用ev過(guò)濾
　　如何根據ev事件進(jìn)行查詢(xún)統計：當點(diǎn)擊查詢(xún)按鈕進(jìn)行統計時(shí)，可以直接使用ev標志進(jìn)行查詢(xún)。因為ev參數的順序不要求是可變的，所以查詢(xún)統計信息時(shí)不能限制參數的順序。
　　4.應用數據處理的基礎
　　4.1 指標體系
　　系統化的指標可以整合不同的指標、不同的維度進(jìn)行綜合分析，可以更快的發(fā)現當前產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程中存在的問(wèn)題。
　　4.2 可視化
　　人類(lèi)解釋圖像信息比文本更有效?？梢暬瘜τ跀祿治龇浅Ｖ匾?。使用數據可視化可以揭示數據中固有的復雜關(guān)系。
　　4.3 提供埋點(diǎn)元信息API
　　data采集服務(wù)會(huì )將采集收到的埋點(diǎn)寫(xiě)入Kafka。針對各個(gè)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)數據消費需求，我們?yōu)楦鱾€(gè)業(yè)務(wù)提供單獨的Kafka，流量分發(fā)模塊會(huì )定時(shí)讀取。取埋點(diǎn)管理平臺提供的元信息，將流量實(shí)時(shí)分發(fā)到各個(gè)業(yè)務(wù)的Kafka。
　　Data采集 就像設計產(chǎn)品一樣，不能過(guò)頭。不僅要留有擴展的空間，還要時(shí)刻考慮有沒(méi)有數據，是否完整，是否穩定，是否快。
　　干貨分享:SEO技巧：運用圖片偽原創(chuàng )引爆網(wǎng)站流量
　　圖像優(yōu)化想必大家都不陌生。百度、360、搜狗等圖片搜索也是獲取流量的主要方式。網(wǎng)站上圖像的優(yōu)化包括使用 ALT 標簽、圖像名稱(chēng)的命名約定、圖像路徑和圖像格式。網(wǎng)站圖片優(yōu)化需要注意什么？以下是作者總結和整理的一些常規方法，非常適合新手。
　　這是作者上一篇文章文章中的插圖。當用戶(hù)在百度圖片中搜索產(chǎn)品圖片時(shí)，可以為你的網(wǎng)站帶來(lái)可觀(guān)的流量。如果你的網(wǎng)站產(chǎn)品多，長(cháng)尾關(guān)鍵詞做的好，就會(huì )有豐富的流量來(lái)源。當然，你不僅要在自己的網(wǎng)站上發(fā)布你的產(chǎn)品文章，還可以在其他一些平臺上發(fā)布，比如博客、論壇等，總之可以看作是構建外部鏈接。外鏈的作用不僅是增加網(wǎng)站的權重，提高關(guān)鍵詞的排名，還可以作為有效的流量來(lái)源。此類(lèi)外部鏈接的質(zhì)量 這是一個(gè)高質(zhì)量的鏈接。
　　
　　一：圖片ALT屬性的使用
　　我們都了解圖像 ALT 屬性對于圖像優(yōu)化的重要性。ALT屬性怎么寫(xiě)？ALT屬性表示圖片的簡(jiǎn)短描述，例如：ALT="Old Boy SEO Studio Stone"，網(wǎng)上有幾種ALT寫(xiě)法，1、ALT="產(chǎn)品名稱(chēng)"、2、ALT="short產(chǎn)品詞的描述”。推薦用一句話(huà)描述商品信息，因為搜索引擎不識別圖片，只能從圖片的一些代碼信息判斷圖片信息，所以圖片不存在原創(chuàng )或者偽原創(chuàng )。
　　二：圖片大小、水印
　　圖片的常見(jiàn)格式有 gif、png 和 jpg。有常識的人都知道，這三張圖各有特點(diǎn)。gif格式的圖片文件比較小，但是圖片清晰度比較差，而png格式的圖片清晰度比較高，但是文件占用資源和空間比較多。頁(yè)面上的圖片太多肯定會(huì )影響加載速度。產(chǎn)品圖片最好加水印效果，這樣被百度收錄搜索后，用戶(hù)在搜索產(chǎn)品圖片時(shí)可以看到公司名稱(chēng)和網(wǎng)址，可以吸引用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)您的 網(wǎng)站。
　　
　　第三：圖片URL和命名約定
　　圖片的命名也需要注意一些規范。如果圖片的URL或者圖片的名字中收錄搜索關(guān)鍵詞，那么你得到的最終結果可能有一定的相關(guān)性，即搜索詞和我們命名的詞有一定的關(guān)系，所以在以后的圖片命名，還是需要有一定的技巧的，相關(guān)性往往會(huì )帶動(dòng)這個(gè)頁(yè)面的排名和權重，當然這個(gè)影響不大，但是做SEO有把握一些細節的時(shí)候了。
　　第四：圖像裁剪
　　目前的搜索引擎更加智能，可以比較圖像數據。如果把圖片的四個(gè)邊剪掉一點(diǎn)，這張圖片很可能會(huì )變成原創(chuàng )圖片，所以搜索引擎非常喜歡。 查看全部

　　實(shí)操干貨:抖音群控引流運營(yíng)采集大法私域流量
　　抖音私信功能可以給你關(guān)注的粉絲發(fā)私信，或者給你不關(guān)注的粉絲發(fā)3條私信。您可以搜索抖音粉絲，根據產(chǎn)品屬性指定關(guān)鍵字抖音，關(guān)注熱門(mén)抖音視頻評論和發(fā)布，吸引流量。如果你想做好的內容，通常會(huì )有很多人會(huì )來(lái)給你發(fā)私信。此時(shí)，您只需通過(guò)私信回復即可。注意：不要在私信中植入太明顯的營(yíng)銷(xiāo)元素，留下自己的微信賬號。信號以比較隱蔽的方式呈現，如：咨詢(xún)：xxx，可以減少你的信息被屏蔽的可能性，對你感興趣的客戶(hù)也可以主動(dòng)添加。
　　4. 在視頻內容中嵌入微信號
　　抖音賬號定位越精準垂直，粉絲越精準，變現越容易，獲得的流量越精準。
　　
　　5.創(chuàng )建多閃賬戶(hù)
　　蒙太奇是抖音的官方社交平臺?，F在，如果你把用戶(hù)轉移到其他平臺，你可能會(huì )被平臺打壓，但如果你只把用戶(hù)引導到自己的平臺，你自然會(huì )放松對你的限制。
　　6.上傳音樂(lè )標題并設置微信ID
　　一旦你上傳的音樂(lè )被引用，該音樂(lè )將顯示在所有抖音 引用該音樂(lè )的下方，其他人的視頻流行，大家模仿視頻，音樂(lè )也會(huì )流行。你可以直接離開(kāi)微信，在音樂(lè )標題上畫(huà)畫(huà)。
　　
　　7. 抖音跟隨排水
　　自己發(fā)布一兩個(gè)行業(yè)相關(guān)的視頻，然后找到精準用戶(hù)，獲取號抖音關(guān)注。他回來(lái)后，你們可以隨便聊聊。這個(gè)方案比直接私信要好，因為你把你的名字標簽改成和你的行業(yè)相關(guān)的東西，他有興趣就會(huì )回復你。這是第一級過(guò)濾。
　　至于如何找到精準用戶(hù)，可以和小編交流或者看我的其他文章，實(shí)時(shí)監控peer數據采集
　　匯總:仿《問(wèn)答庫》題庫問(wèn)答學(xué)習平臺模板 知識付費網(wǎng)站源碼+數據采集
　　簡(jiǎn)介：源代碼名稱(chēng)：Q&A 庫
　　副本、題庫、問(wèn)答學(xué)習平臺模板、知識支付網(wǎng)站、源代碼開(kāi)發(fā)環(huán)境：帝國cms7.5安裝環(huán)境：php+mysql收錄機車(chē)采集的規則和模塊，官網(wǎng)是目標站的問(wèn)答庫。
　　學(xué)歷等題庫，有一些常用的題庫常用的練習，供您查詢(xún)。
　　安裝環(huán)境：寶塔+恩金克斯+php5.6+我的學(xué)習5.5
　　特征：
　　1. 同步生成 WAP
　　2. 使用站點(diǎn)地圖.xml映射
　　3. 登錄和注冊，包括會(huì )員資格
　　
　　4.帶上微信支付寶插件
　　5. 會(huì )員登錄查看答案。
　　圖像：
　　隱藏內容
　　此處的內容需要查看權限
　　購買(mǎi)此內容供會(huì )員免費查看
　　免責聲明：本網(wǎng)站的所有文章，如果沒(méi)有特殊描述或標簽，均原創(chuàng )本網(wǎng)站發(fā)布。未經(jīng)本網(wǎng)站同意，任何個(gè)人或組織不得復制、竊取、采集、將本網(wǎng)站的內容發(fā)布到任何網(wǎng)站、書(shū)籍等媒體平臺。如果本網(wǎng)站的內容侵犯了原作者的合法權益，您可以聯(lián)系我們進(jìn)行處理。
　　
　　大盤(pán)股網(wǎng)站管理員永久會(huì )員
　　支付寶掃一掃
　　微信掃一掃“>提示、采集夾、海報鏈接
　　廣告： 無(wú)線(xiàn)藍牙耳機一加 10 VIVOX80X70 S12S9 榮耀 60V40 OPPOReno8 降噪耳機蘋(píng)果小米紅米 oppo 一加雙耳入耳式充電座超長(cháng)電池壽命 [3500 mAh 充電箱可以手機充電 + 發(fā)送一年保修]“> 查看全部

　　匯總:數據采集利器EDC的強大功能（二）：減少數據錄入錯誤、修改留痕...
　　數據采集EDC的強大功能（二）：減少數據錄入錯誤、修改和留下痕跡...
　　醫療咖啡俱樂(lè )部
　　2021-04-20 19:47
　　通過(guò)上一期的文章作為數據采集和管理工具，EDC擁有了這些強大的功能！，我想大家已經(jīng)知道EDC應該具備的基本功能，包括電子臨床病例報告表（eCRF）構建、數據錄入、邏輯校驗（自動(dòng)邏輯校驗、手動(dòng)邏輯校驗）、數據查詢(xún)管理、源數據校驗和確認，數據保存和審計跟蹤、電子簽名、數據庫鎖定、數據存儲和導出、權限控制、實(shí)時(shí)同步。上一期我們介紹了eCRF構建、邏輯驗證、數據挑戰管理、源數據驗證與確認。今天我們來(lái)了解一下數據錄入、審計跟蹤、數據庫鎖定、數據導出，即數據錄入、修改、保存的全過(guò)程，
　　1.數據錄入
　　錄入人員將數據錄入EDC系統，系統的其他用戶(hù)（如主要研究者、臨床監查員、數據管理員等）填寫(xiě)完畢”）和錄入的數據等，便于實(shí)時(shí)了解入境進(jìn)度。此外，EDC還支持多中心、多賬戶(hù)數據同時(shí)錄入，可以避免多中心之間的文檔來(lái)回傳輸和研究對象編號規則的不一致，保證數據的準確性。數據和格式的一致性。
　　另外，建庫時(shí)的自動(dòng)邏輯校驗集可以在數據錄入時(shí)工作，EDC會(huì )自動(dòng)校驗已經(jīng)設置邏輯校驗的數據點(diǎn)，比如檢查一個(gè)數據點(diǎn)的有效取值范圍（例如， age 應小于 60 歲），如果輸入的值不在有效范圍內（如 65 歲），系統會(huì )彈出提示框，提示輸入的值有問(wèn)題，需要得到糾正。詳情請查看上一期：EDC作為數據采集和管理工具，擁有這些強大的功能！邏輯檢查部分。
　　
　　與Excel、Epidata相比，EDC系統不僅具有友好的輸入界面，還具有實(shí)時(shí)同步、邏輯校驗等功能，大大提高了輸入效率，減少了出錯的機會(huì )。
　　2. 審計追蹤
　　審計跟蹤是指對數據進(jìn)行任何修改時(shí)產(chǎn)生的帶有時(shí)間戳的電子記錄（修改前后的信息、修改日期和時(shí)間、操作者、修改原因等）。記錄的任何更改都不會(huì )掩蓋過(guò)去的記錄?；蛳?。后期如果有異議，也可以回頭查看一下，什么時(shí)間，誰(shuí)修改了哪些信息，及時(shí)解決問(wèn)題。
　　審計跟蹤包括：
　　1）數據的初始值、生成時(shí)間和算子；
　　2) 對數據、日期和時(shí)間、修改原因、運營(yíng)商的任何修改。
　　3.數據庫鎖
　　數據庫鎖定是臨床研究的一個(gè)重要里程碑。在鎖定數據庫之前，必須完成已建立的數據庫鎖定列表中要求的所有任務(wù)（如輸入、完成挑戰解決、完成源數據驗證），并最終驗證研究人員的電子簽名。數據庫鎖定后，經(jīng)過(guò)驗證或確認的干凈數據一般不應更改。
　　數據庫鎖定的條件和程序應符合數據庫鎖定的標準操作程序（SOP）。當數據庫鎖列表所有任務(wù)完成，研究人員電子簽名驗證，數據質(zhì)量評估完成，數據庫鎖通過(guò)，并通知相關(guān)研究人員后，即可正式鎖定整個(gè)數據庫，所有用戶(hù)' 可以取消對數據的訪(fǎng)問(wèn)。編輯權限。鎖定的數據可用于最終分析和歸檔。
　　
　　數據庫解鎖：EDC 系統應具有解鎖功能，以允許對鎖定的數據進(jìn)行必要的更改。數據庫一般是不允許解鎖的。如需開(kāi)鎖，開(kāi)鎖條件和程序必須遵循相應的SOP，開(kāi)鎖過(guò)程必須認真控制，認真記錄。
　　4.數據導出
　　EDC系統可以存儲、導出或轉換符合臨床試驗檢驗和藥品審評要求的數據格式，例如符合臨床數據交換標準聯(lián)盟（CDISC）標準的電子數據，方便數據共享和分析。同時(shí)，EDC可以導出常用數據分析軟件（如Excel、SPSS、SAS）的多種數據格式，以滿(mǎn)足不同客戶(hù)的需求。
　　參考：
　　1. CFDA：電子數據采集臨床試驗技術(shù)指南。2016 年
　　小貼士：各位朋友，近日，醫咖啡協(xié)會(huì )開(kāi)通了視頻號，主要是解答臨床研究過(guò)程中常見(jiàn)問(wèn)題的問(wèn)題。您可以點(diǎn)擊下方視頻觀(guān)看，歡迎點(diǎn)贊、轉發(fā)、關(guān)注！
　　醫咖會(huì )的小伙??伴們聯(lián)合各界專(zhuān)業(yè)人士，共同開(kāi)發(fā)了一套簡(jiǎn)單易用，并通過(guò)了國內外多個(gè)數據安全權威機構認證的EDC系統——一微云EDC系統。
　　一味云EDC系統是為科研人員發(fā)起的臨床研究量身定制的，不僅可以實(shí)現EDC系統的各項基本功能，還可以實(shí)現患者隨機分組的功能。此外，醫咖社的小伙伴們還可以為您的研究設計和CRF表設計提供建設性的建議，還可以協(xié)助您進(jìn)行數據清洗和統計分析，進(jìn)一步提高科研效率和數據質(zhì)量！
　　解決方案:數據采集
　　
　　采集器 是為那些懶惰的站長(cháng)設計的。網(wǎng)站建立時(shí)也使用它。我接觸到的采集系統是東一網(wǎng)站管理系統自帶的采集功能。一個(gè)內容巨大的網(wǎng)站可以瞬間搭建，而自網(wǎng)站具備采集能力的系統問(wèn)世以來(lái)，已經(jīng)從互聯(lián)網(wǎng)上建立了上千個(gè)不同的主題站點(diǎn)，無(wú)論是文章靜態(tài)圖片、下載或論壇。網(wǎng)站管理員不必像以前那樣向編輯人員添加數據。他們的數據來(lái)自各種大網(wǎng)站采集是的，各種各樣的東西，你只需要設置幾個(gè)參數，對方網(wǎng)站的內容就會(huì )自己出現站，你還可以不時(shí)跟蹤他們的數據，所以網(wǎng)上的數據一天比一天多，網(wǎng)站雖然人多，但真正的新數據并不多?；ヂ?lián)網(wǎng)上有很多重復的數據。有人稱(chēng)這些數據垃圾。為什么叫垃圾？起初我試圖在百度或.
　　 查看全部

　　多種方法:如果文章被大量采集，不妨試試這樣做
　　定期更新網(wǎng)站上的文章是幾乎每個(gè)網(wǎng)站都會(huì )做的事情，所以很多平臺不是每個(gè)網(wǎng)站都關(guān)注原創(chuàng )，也不是每個(gè)網(wǎng)站如果你愿意花這段時(shí)間做原創(chuàng )或偽原創(chuàng )的文章，自然會(huì )發(fā)生網(wǎng)站的大部分文章被采集，而不是網(wǎng)站，愿意花時(shí)間去更新自己的網(wǎng)站文章，就像采集一樣。所以，當我們的網(wǎng)站長(cháng)期處于采集的狀態(tài)，而網(wǎng)站的權重不夠高，那么蜘蛛在爬行，很有可能是你的網(wǎng)站被列為采集站，更認為你的網(wǎng)站的文章是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的采集，
　　因此，我們需要采取解決方案，盡可能避免此類(lèi)事件的發(fā)生。如果 文章 長(cháng)時(shí)間是 采集 怎么辦？青藍互動(dòng)有以下見(jiàn)解：
　　1.提高頁(yè)面權限
　　增加頁(yè)面權重可以從根本上解決這個(gè)問(wèn)題。重量足夠高。當其他人網(wǎng)站出現與高權重網(wǎng)站相同的文章時(shí)，蜘蛛會(huì )默認使用高權重網(wǎng)站的文章作為來(lái)源原創(chuàng ) 的。所以，一定要增加文章頁(yè)面的權重，多做這個(gè)頁(yè)面的外鏈。
　　2.網(wǎng)站內部調整
　　我們需要對我們的網(wǎng)站進(jìn)行內部調整，同時(shí)我們需要制定一個(gè)固定的時(shí)間來(lái)更新網(wǎng)站的頻率，這樣運行之后，網(wǎng)站的包容性&gt; 有了很大的改進(jìn)。
　　
　　3.合理使用Rss
　　RSS 是一種用于描述和同步網(wǎng)站內容的格式，是使用最廣泛的 XML 應用程序。RSS搭建信息快速傳播的技術(shù)平臺，讓每個(gè)人都成為潛在的信息提供者。使用 RSS 提要更快地獲取信息，網(wǎng)站 提供 RSS 輸出以幫助用戶(hù)獲取有關(guān) 網(wǎng)站 內容的最新更新。
　　也有必要開(kāi)發(fā)這樣的功能。當網(wǎng)站文章有更新時(shí)，第一時(shí)間讓搜索引擎知道，主動(dòng)出擊，對收錄很有幫助。而且，Rss還可以有效增加網(wǎng)站的流量，可以說(shuō)是一石二鳥(niǎo)。
　　4.現場(chǎng)原創(chuàng )保護
　　在我們的網(wǎng)站上更新原版文章后，我們可以選擇使用百度站長(cháng)平臺原版的保護功能。每個(gè)文章更新，我們每天可以提交 10 個(gè)原創(chuàng )保護。
　　
　　5.做更多細節，限制機器的采集
　　我們可以對頁(yè)面的細節做一些事情，至少可以防止 采集 進(jìn)入機器。例如，頁(yè)面不應設計得過(guò)于傳統和流行；Url的寫(xiě)法要改，不要設置為默認覆蓋；當對方采集到我們的物品時(shí)，圖片也會(huì )被采集，我們可以在物品的圖片上添加圖片水??；并且文章注入更多網(wǎng)站關(guān)鍵詞，這樣不僅會(huì )很快知道你的文章被別人采集使用了，還能增加別人的采集文章后期處理的時(shí)間成本，往往穿插著(zhù)我們的網(wǎng)站的名字。別人在采集的時(shí)候，會(huì )覺(jué)得我們的文章對他們沒(méi)有太多意義，這也是避免&lt;
　　文章往往是采集，肯定會(huì )對我們網(wǎng)站產(chǎn)生影響，所以要盡量避免，讓我們的網(wǎng)站內容成為網(wǎng)上唯一的提升百度對我們的信任度網(wǎng)站，讓我們的優(yōu)化工作更加順暢。
　　我們回歸搜索引擎工作原理的本質(zhì)，即滿(mǎn)足和解決用戶(hù)在搜索結果時(shí)的需求。因此，為了打造更好的互聯(lián)網(wǎng)內容生態(tài)，搜索引擎會(huì )不斷引入算法攻擊采集網(wǎng)站，也會(huì )對原創(chuàng )內容給予一定的排名優(yōu)惠，鼓勵原創(chuàng )作者或 偽原創(chuàng )作者創(chuàng )造了更多質(zhì)量的內容。
　　就像青嵐互動(dòng)觀(guān)察到的百家號新推出的算法一樣，性欲不足的原創(chuàng )文章不會(huì )被百度推薦。不推薦就沒(méi)有流量，自然也就沒(méi)有收錄，這大大提升了原創(chuàng )的性能，給各大原創(chuàng )作者一個(gè)很好的保護，也為百度搜索引擎提供優(yōu)質(zhì)環(huán)境。
　　但是當然除了百度官方的文章采集網(wǎng)站處理，我們也可以把自己的網(wǎng)站做的更好，這樣我們自己的網(wǎng)站文章就可以被更好的收錄輸入，被采集的概率會(huì )下降很多。如果有被采集的情況，不妨試試這些操作，得到意想不到的結果。
　　匯總:解決dede生成靜態(tài)頁(yè)和動(dòng)態(tài)頁(yè)轉換的一些問(wèn)題，及優(yōu)采云采集入庫生成動(dòng)態(tài)的辦法
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　　1.如何修改默認發(fā)布為動(dòng)態(tài)頁(yè)；
　　這個(gè)其實(shí)很簡(jiǎn)單，會(huì )改html就可以了！把dede文件夾打開(kāi)，用編輯器打開(kāi)article_add.php，找到
　　發(fā)布選項：
　　生成html
　　僅動(dòng)態(tài)瀏覽
　　修改為：
　　
　　發(fā)布選項：
　　生成html
　　僅動(dòng)態(tài)瀏覽
　　刷新一下發(fā)布文章頁(yè)面看看可以了不！用dw可以很直觀(guān)的修改。
　　2.如何批量修改動(dòng)態(tài)發(fā)布為靜態(tài)生成，或者反過(guò)來(lái)修改。
　　用phpmyadmin打開(kāi)dede_dede_archives這個(gè)表
　　ismake這個(gè)字段就是我們要修改的對象。
　　運行sql語(yǔ)句：
　　
　　update`dede_archives`set`ismake`='-1'修改所有文檔為動(dòng)態(tài)瀏覽
　　update`dede_archives`set`ismake`='1'修改所有文檔為靜態(tài)發(fā)布
　　這樣就可以了
　　2.修改優(yōu)采云登錄的靜態(tài)頁(yè)面發(fā)布和動(dòng)態(tài)生成。優(yōu)采云采集入庫的時(shí)候如果直接靜態(tài)發(fā)布是很占cpu的，動(dòng)態(tài)發(fā)布就會(huì )好很多！
　　先下載一個(gè)優(yōu)采云的dede登錄模塊！很多地方可以下
　　在web發(fā)布那里修改模塊；
　　選擇文章發(fā)布參數，發(fā)表post數據那里修改ishtml=0為動(dòng)態(tài)發(fā)布，ishtml=1為靜態(tài)發(fā)布。
　　菜鳥(niǎo)寫(xiě)的教程，測試都是可行的。有高手還請指正。 查看全部