解决方案:采集的文章如何避免被搜索引擎识别

　　解决方案:采集的文章如何避免被搜索引擎识别

　　现在网站采集

的内容越来越多，搜索引擎也越来越聪明。那么，收录的文章如何避免被搜索引擎识别呢？接下来2898站长资源平台小编就给大家分享一下采集

文章避免被搜索引擎识别的方法，一起来看看吧！

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　　1、篡改文章主题的关键信息，很多seo会从采集

的文章中提取核心关键词，然后通过改变核心关键词来改变文章的内容，或者人为地改变文章的中心主题。这通常由人工或机器完成。当然，作者、发布时间、出处等关键信息都要改。

　　2. 使用内容*敏*感*词*。现在有很多软件，比如文章自动*敏*感*词*。通过设置主要框架、内容等，可以“原创”一篇文章。然后设置一个有吸引力的标题，强调核心关键词，突出显示，一般搜索引擎很难识别。只是这种文章不具备社会共识的价值，而且多了，劣币驱逐良币。

　　3、虎头蛇尾的伪原创，摘录一篇原创或热门文章，在文章首尾添加自己的原创内容。然后打乱文章的论证或叙述逻辑，形成伪原创文章。

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　　总结：以上就是2898站长资源平台小编要分享给大家的采集

文章避免被搜索引擎识别的方法。我希望它可以帮助你。更多相关内容，请继续关注2898站长资源平台。

　　2898站长资源平台：

　　解决方案:数据采集的大致流程（离线和实时）

　　一：线下数据采集流程 1、我们的数据从哪里来？

　　互联网行业：网站、APP、微信小程序、系统（交易系统……）

　　传统行业：电信，人们上网、打电话、发短信等数据。

　　数据来源：网站、APP、微信小程序

　　我们必须向我们的后台发送请求以获取数据并执行业务逻辑；App获取待展示的商品数据；向后台发送交易和结账请求

　　网站/应用会向后台服务器发送请求，通常Nginx会收到请求并转发

　　2.后台服务器

　　例如，Tomcat 和 Jetty；然而，实际上，在用户量大、并发量高（每秒访问量超过10000次）的情况下，通常不会直接使用Tomcat来接收请求。这时候通常使用Nginx来接收请求，后端连接Tomcat集群/Jetty集群进行高并发访问下的负载均衡。

　　比如Nginx或者Tomcat，当你配置好之后，所有请求的数据都会被保存为一个日志；接收请求的后台系统（J2EE、PHP、Ruby On Rails）也可以按照你的规范，每接收一个Request，或者每执行一个业务逻辑，就在日志文件中打入一条日志。

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　　至此，我们的后台每天至少能产生一个日志文件，这个不用怀疑

　　3.日志文件

　　（通常是我们预先设定的特殊格式）通常每天一份。这时候，因为可能有多个日志文件，因为有多个web服务器。

　　再者，不同的业务数据放在不同的日志文件中，所以会有很多种日志文件

　　一个日志传输的工具，比如使用linux crontab定时调度一个shell脚本/python脚本；或者用java开发后台服务，使用quartz等框架进行定时调度。该工具负责采集

当天所有的日志数据，进行合并、处理等操作；然后作为日志文件传输到flume agent监控的目录下。

　　4.水槽

　　Flume，按照我们上节课讲的；flume agent启动后，可以实时监控linux系统的某个目录，看是否有新的文件进来，只要发现有新的日志文件，flume就会去跟进通道，下沉。一般来说，sink会配置为HDFS。

　　Flume 负责将每天的日志文件传输到 HDFS

　　5.HDFS

　　Hadoop 分布式文件系统。Hadoop 分布式文件系统。用于存储每天的日志数据。为什么要用hadoop做存储？因为Hadoop可以存储大数据，很多数据。比如每天的日志，数据文件是一个T，那么，也许一天的日志文件可以存储在某个Linux系统上，但问题是，一个月或者一年呢。当大量数据积累时，单机存储是不可能的，只能存储在Hadoop大数据分布式存储系统中。

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　　使用Hadoop MapReduce自行开发MR作业，可以使用crontab定时调度工具，每天调度执行一次；也可以使用Oozie进行定时调度；你也可以（百度，阿里，腾讯，京东，一个*敏*感*词*的，分布式的调度系统，承担公司所有MapReduce/Hive作业的调度（对于大公司来说，除了负责数据清洗的MR作业，后续建立数据仓库，数据分析统计Hive ETL作业可能高达几万、几十万、几百万），对HDFS中的原创

日志进行数据清洗，写入HDFS中的另一个文件

　　6. 数据清洗

　　Hadoop HDFS 中的原创

日志数据将进行数据清洗。为什么要进行数据清洗？因为我们的数据中可能有很多不符合预期的脏数据。

　　HDFS：存储经过数据清理的日志文件。

　　将 HDFS 中清理后的数据导入到 Hive 中的表中。这里可以使用动态分区。Hive使用分区表，每个分区存储一天的数据。

　　7.蜂巢

　　Hive，底层也是基于HDFS，作为大数据的数据仓库。在数据仓库内部，以及后来，其实还有一些数据仓库建模的ETL。ETL会将原创

日志所在的一张表转换成几十张甚至上百张表。这几十张，甚至上百张表，就是我们的数据仓库。然后，公司的统计分析师将对数据仓库中的表执行临时或每日计划的 Hive SQL ETL 作业。用于大数据统计和分析。

　　Spark/Hdoop/Storm，大数据平台/系统，都可能用到Hive中数据仓库里面的表

　　总结：

　　其实一般来说，都会针对Hive中的数据进行开发。也就是说，对于我们的大数据系统来说，数据源是Hive中的一些表。这些表可能是经过大量Hive ETL后建立的数据仓库中的一些表。然后开发一个专门满足业务需求的大数据平台。利用大数据平台为公司用户提供大数据支持，促进公司发展