解决方案:seo诊断分析工具，不要在用免费的外贸SEO工具了

　　解决方案:seo诊断分析工具，不要在用免费的外贸SEO工具了

　　外贸SEO工具很多，很多人到处找免费工具，但我不推荐。当你用过付费工具的时候，你会发现比起SEO的结果，付费工具的钱是值得的！我不做工具也不卖工具，我只是分享我在外贸SEO中使用的有用的关键词工具。

　　外贸SEO工具

　　之前，我们用了大约6篇文章来介绍外贸SEO前的准备工作。从今天开始，正式的SEO工作已经开始。作为第一步，我们从 关键词 的选择开始。

　　

　　尤其重要的是要知道 关键词 是一个有价值的区别。

　　一些 SEO 公司可能会告诉您，我们可以为您提供尽可能多的单词和尽可能多的单词。当你听到几十万字的排名时，你觉得它很强大。

　　但这是不对的。

　　因为文字是有价值的区分。如果您选择的词没有被搜索到，或者根本没有价值，那么在第一页上排名更多的词是没有意义的。

　　如何确定我们的关键词？

　　

　　首先对我们的行业、产品、服务、原材料和功能进行粗略筛选。整理好这些之后，就需要工具了。外贸人员必备工具，Google SEO必备工具，Ahrefs。这个关键词工具的功能非常全面，比如关键词分析、热门内容分析、竞争对手分析、网站排名监控、网站seo现场诊断等.，使用这个工具，基本上可以解决我们在SEO方面的绝大多数需求的工具。通过你自己的初步分析，一些分类的关键词，再加上Ahrefs的竞争对手分析、行业分析等，最终确定你的关键词。

　　那么 Ahrefs 是如何使用的呢？

　　首先，这是一款付费软件，Semrush也有同样的功能，都是SEO中非常有用的工具。价格也不便宜，Semrush 每月几百美元不等，Ahrefs 也不便宜。这笔费用对于企业来说可能不算什么，但对于个人站长来说也是一笔不小的投入。悄悄告诉大家，在万能宝藏中可以找到，说不定会有惊喜。

　　Ahrefs 的使用类似于添加统计工具。您必须具有服务器权限。上传一个验证权限的工具到服务器后，设置监控周期（监控周期一般是一周，也就是谷歌的更新时间），就可以得到网站的评分。根据分数，有具体项目加分，哪些项目扣分，最终得到网站的SEO修改方向。

　　解决方案:实时数据采集必备工具debezium

　　一、简介

　　随着业务的发展，之前的离线批量计算方式已经不能满足需求，因为延迟太长了。随着flink等实时计算工具的出现，实时采集也成为大数据工作中非常重要的一环。.

　　如今，企业的数据源大致分为两类：存储在各种关系数据库中的业务数据、网站或APP生成的用户行为日志数据

　　日志数据可以通过flume、kafka采集等工具实现实时，但是关系型数据库的同步还是以批处理为主。

　　当关系型数据库的表数据达到一定程度时，批量同步耗时过长，增量同步无法满足实时性要求。

　　MySQL可以通过binlog进行实时同步，技术比较成熟，但是不能解决SQLserver、Oracle、postgresql等数据库的问题。

　　就算有Kafka这样的流式数据分发订阅平台，有flink这样的实时计算平台，有redis这样的高效读写数据库，如果实时采集问题解决不了，则无法实现整体实时链接。

　　好在国外有一个开源工具，实现了市面上各种常用数据库数据更新日志的获取，就是debezium

　　插件模式

　　2. 简介

　　Debezium 是一组分布式服务，可捕获数据库中的更改，以便您的应用程序可以查看这些更改并做出响应。Debezium 将每个数据库表中的所有行级更改记录在一个更改事件流中，应用程序可以简单地读取这些更改事件，以按照它们发生的顺序查看更改事件。

　　Debezium有两种运行模式，一种是在kafka connect中作为插件继承，另一种是作为独立服务运行（incubating）

　　服务器模式

　　今天我们要介绍的是插件模式。

　　3. 部署

　　插件模式首先要求集群上已经安装了zookeeper和kafka，kafka可以连接上游数据库。我使用flink消费kafka中的日志，并实时写入mysql。

　　所以还需要部署flink集群和mysql数据库

　　具备以上所有条件后，就可以开始部署 debezium

　　1.下载安装包

　　#以mysql为例，下载debezium-connector-mysql-1.4.2.Final-plugin.tar.gz

wget https://repo1.maven.org/maven2/io/debezium/debezium-connector-mysql/1.4.2.Final/debezium-connector-mysql-1.4.2.Final-plugin.tar.gz

　　在kafka安装文件夹中创建connectors文件夹，将下载的debezium插件解压到connectors

　　2.创建话题

　　创建 kafka 连接需要三个主题：connect-offsets、connect-configs、connect-status

　　kafka-topics --zookeeper ip1:2181,ip2:2181,ip3:2181 --create --topic connect-status --replication-factor 2 --partitions 3

　　3.编写kafka connect配置文件

　　创建 connect-distributed.properties 并分发到所有节点

　　#kafka-connect配置文件

# kafka集群地址

bootstrap.servers=ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092

# Connector集群的名称，同一集群内的Connector需要保持此group.id一致

group.id=connect-cluster

# 存储到kafka的数据格式

<p>

key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter

value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter

key.converter.schemas.enable=false

value.converter.schemas.enable=false

# 内部转换器的格式，针对offsets、config和status，一般不需要修改

internal.key.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter

internal.value.converter=org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter

internal.key.converter.schemas.enable=false

internal.value.converter.schemas.enable=false

# 用于保存offsets的topic，应该有多个partitions，并且拥有副本(replication)

# Kafka Connect会自动创建这个topic，但是你可以根据需要自行创建

offset.storage.topic=connect-offsets

offset.storage.replication.factor=2

offset.storage.partitions=3

# 保存connector和task的配置，应该只有1个partition，并且有多个副本

config.storage.topic=connect-configs

config.storage.replication.factor=2

# 用于保存状态，可以拥有多个partition和replication

status.storage.topic=connect-status

status.storage.replication.factor=2

status.storage.partitions=3

# Flush much faster than normal, which is useful for testing/debugging

offset.flush.interval.ms=10000

# RESET主机名，默认为本机

#rest.host.name=

# REST端口号

rest.port=18083

# The Hostname & Port that will be given out to other workers to connect to i.e. URLs that are routable from other servers.

#rest.advertised.host.name=

#rest.advertised.port=

　　

# 保存connectors的路径

#plugin.path=/usr/local/share/java,/usr/local/share/kafka/plugins,/opt/connectors,

plugin.path=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kafka/connectors</p>

　　4.启动kafka-connect

　　注意：所有节点都必须执行

　　cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/kafka

bin/connect-distributed.sh -daemon config/connect-distributed.properties

###jps 可看到 ConnectDistributed 进程

　　5.通过POST URL提交连接请求

　　多个表名用逗号分隔，格式为db.table，参数中指定的topic为元数据topic，真正的topic名由server_name.db_name.table_name组成

　　POST:http://ip:18083/connectors

Headers：Content-Type: application/json

Body：{

"name" : "debezium-mysql",

"config":{

"connector.class": "io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector",

"database.hostname": "host",

"database.port": "3306",

"database.user": "username",

"database.password": "password",

"database.server.id" :"1739",

"database.server.name": "mysql",

"database.history.kafka.bootstrap.servers": "ip1:9092,ip2:9092,ip3:9092",

"database.history.kafka.topic": "mysql.test",

"database.whitelist": "test",

"table.whitelist":"test.test_table2",

"include.schema.changes" : "true" ,

"mode" : "incrementing",

"incrementing.column.name" : "id",

"database.history.skip.unparseable.ddl" : "true"

}

}

　　提交完成后，通过 GET :18083/connectors 获取连接器信息

　　由于debezium没有构建topic的逻辑，kafka需要开启自动生成topic的配置

　　查看kafka是否生成了对应的topic，上级源表的内容，如果topic中有对应的变更日志记录，则任务配置成功

　　有很多方法可以使用来自 kafka 的数据。