解决方案:北京网站建设立说立行德高望重（discuz采集插件破解版）

　　解决方案:北京网站建设立说立行德高望重（discuz采集插件破解版）

　　网站如何利用discuz插件打造优质内容，让网站快速收录和关键词排名》众所周知，在网站优化中，搜索引擎的算法是不断更新和调整的随着技术的发展。每次搜索引擎更新时，某些网站都会受到惩罚，甚至一些不违规的网站也会受到牵连。首先，我们要避免被搜索引擎惩罚，这样才能更好的优化我们的网站。

　　1、网站内容全自动更新 众所周知，网站优化是一项持续更新网站内容的长期工作。站长必须保证网站内容定期、定期更新。内容是网站的基础优化，让网站在搜索中克服障碍 在引擎算法调整期间，网站内容优化会让网站的根基更牢固，进而防止搜索引擎更新盯着你网站。

　　我们可以使用这个discuz插件自动采集

伪原创发布，并主动推送到搜索引擎。操作简单，无需学习更多专业技术。只需几个简单的步骤即可轻松采集

内容数据。用户只需点击discuz插件进行简单设置后，discuz插件就会根据用户设置的关键词准确采集文章，保证与行业文章的一致性。

　　采集的文章可以保存在本地，也可以伪原创后自动发布，方便快捷的内容采集和伪原创内容的快速制作

　　与其他discuz插件相比，这款discuz插件基本没有任何规则，更不用说花很多时间学习正则表达式或者html标签了，一分钟就能上手。只需输入关键词即可实现采集

（discuz插件同时还配备了关键词抓图功能）。

　　全自动挂机！

　　

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　　无论您有成百上千个不同的CMS网站，都可以实现统一管理。一个人维护成百上千篇网站文章更新不是问题。这个discuz插件还配备了很多SEO功能。可以提高很多SEO优化 1.积极推送网站（让搜索引擎更快的发现我们的网站）。

　　2.自动匹配图片（如果文章内容中没有图片，会自动配置相关图片）设置为自动下载图片并保存在本地或第三方（这样内容就不再有对方的外链）派对）。3、自动内链（让搜索引擎更深入地抓取你的链接）

　　4.在内容或标题前后插入段落或关键词（标题和标题可以选择插入相同的关键词） 5.插入网站内容或随机作者，随机阅读等变成“高度原创” 6. 定时发布（定期发布文章，让搜索引擎及时抓取您的网站内容） 7. 文章内容翻译（英简繁体互译——支持各大语种互译）。

　　利用这些SEO功能可以提高网站页面的原创性，提高网站的排名。通过工具上的监控管理，查看文章的收录发布和主动推送（百度/360/搜狗神马/谷歌等），无需每天登录网站后台直接查看该工具自动完成SEO的内容优化，目前博主亲测软件免费，可直接下载使用！.

　　2、保持网站的畅通和稳定 网站空间服务器的稳定性对于站长在网站优化过程中是非常重要的。为保持网站的畅通和稳定，需要在建站初期为网站寻找更好的空间服务商，确保网站的安全和运行畅通，保证用户随时可以打开网页. 否则网站经常打不开或者速度慢，你解决不了，你的网站就会被罚K。

　　3、高质量的内外部链接 在网站优化中，外部链接的优化占据了网站非常重要的一环。除了提高网站质量外，外部链接还可以吸引蜘蛛爬取网站页面，增加页面被收录的可能性。高质量的内链将更有利于搜索引擎的抓取和抓取，从而提高网站的排名和权重。因此，如果网站想要更安全，避免被K的风险，建议多增加网站链接。

　　4、网站收录不足对网站排名影响很大。那么网站收录率低的原因是什么？1、网站处于新站期间；新站时期的网站收录少是很正常的。增加网站采集

的最好方法是在网站中加入一些原创内容来吸引客户。

　　2、网站内容质量差；网站内容不新颖，文章质量不好，内容字数很少，很难提高网站的采集

度。原创意味着搜索引擎认为你是原创内容。

　　

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　　3、网站有*敏*感*词*改版；网站在优化过程中有较大改版，也会导致网站收录量下降；4、站点出现降电；网站在运营过程中出现过网站掉电的情况，大部分网站掉电是因为网站使用作弊手段，比如频繁修改网站标题，关键词 和描述，使用快排软件刷新网站排名等，这些情况都会降低网站收录​​量；

　　5、网站长期闲置；网站建成后，就不用管了。这样的网站，收录量肯定不会好。关于“网站优化过程中没有索引的原因”，小编云雾就为大家介绍到这里，如果您想了解更多关于网站优化的知识，可以登录我们的网站进行咨询。

　　5、提高网站打开速度。网站的打开速度是影响用户体验的重要因素。如果你的网站打开速度超过30秒，不管你的网站有多好，内容多丰富，用户和搜索引擎都会抛弃你。如何提高网站的打开速度，成为每个网站优化人员需要考虑的问题。

　　1. 提升服务器性能。通过提高服务器性能来提高网站打开速度，是最残忍、最有效、最好的方法。也是很多不缺钱的企业的首选。提高网站打开速度的性能是我们的首选 2. 简化代码。

　　规范代码，删除无用错误和不必要的备注代码，提高网站加载速度，更有利于搜索引擎蜘蛛爬上去，更有利于网站优化，有效减少服务器存储空间，让您的网站“飞起来” 》 更强大 3.加速网站图片 高清图片是提升网站整体美观不可或缺的手段，而高质量的图片是我们网站加载速度的天下？如何处理？提升服务器的性能，并不是每个人都有资金去做的事情。为此，网站需要找第三方平台调用图片来提速。

　　现在有很多平台可以远程调用图片（采集软件支持第三方云存储） 4.减少网站不必要的js特效 减少网站的js特效，不要牺牲网站的打开速度为了炫目，我们必须要有一个优先级，只有在网站正常打开的情况下才能看到你的特效。显示和速度之间必须有一个平衡。

　　看完本文，如果您觉得不错，不妨采集

或发送给需要的朋友和同事。每天关注博主，为你展示各种SEO经验，让你的网站也能快速收录和关键词排名！

　　本文的全部内容到这里就结束了。希望对您有所帮助。如果看完还不明白，建议大家仔细阅读。浏览更多页面以了解更多信息！

　　解决方案:大数据之实时流处理常用框架

　　实时流处理简要概述：实时意味着整个流处理的响应时间比较短，而流技术意味着数据是连续的、无穷无尽的。实时流处理一般是实时采集业务系统产生的数据，传递给流处理框架进行数据清洗、统计、存储，并能将统计结果实时可视化展示。本文涉及的框架或技术包括Flume、Logstash、kafka、Storm、SparkStreaming等。

　　实时流处理的流程和技术选择：

　　1.日志采集

　　由于业务系统一般都是免费的，除了SparkStreaming、Storm等流处理集群之外，我们需要实时采集业务系统的数据。这使用了日志采集

框架。日志采集框架主要需要解决三个问题：数据从哪里来，数据到哪里去，实时采集。因为在流处理中，为了防止突发或激增的流量压垮流处理集群，通常会将采集到的数据输出到kafka分布式消息系统，然后由流处理集群消费kafka中的数据。下面介绍两种常用的日志 采集

frameworks 以及它们如何与 Kafka 接口。

　　1).阿帕奇水槽

　　这是一个apache顶级项目，所以它的域名是，下面是官网的*敏*感*词*，Flume框架将每个采集任务定义为一个Agent（这是一个JAVA进程），它有三个基本组件源、通道、*敏*感*词*。

　　source：采集

数据，可以连接各种常见的数据源，比如files（exec source）、kafka（kafka source）、jms（java消息系统）等。

　　Channel：Source组件采集

到数据后，将数据暂存到Channel（管道）中，即Channel组件专门用于在Agent中存储临时数据，起到数据缓冲区的作用。常用的通道有内存通道、jdbc通道、文件通道等。

　　sink：sink组件是用来从channel中获取数据并发送到目的地的组件。目的地包括hdfs、logger、avro、thrift、file、hbase等。

　　flume的使用其实就是写配置文件。下面是使用flume连接Nginx日志到Kafka的配置文件。我们将采集

任务命名为

　　exec-memory-kafka，只需要这样写：

　　#配置source, sink, channel

　　exec-memory-kafka.sources = exec-source#指定source（数据来自哪里），可以指定多个数据源，用逗号分隔。

　　exec-memory-kafka.sinks = kafka-sink#指定sink（数据到哪里去）

　　exec-memory-kafka.channels = memory-channel #指定通道

　　#source详细配置

　　exec-memory-kafka.sources.exec-source.type=exec 执行操作系统命令

　　mand = sudo tail -F /var/log/nginx/access.log #监控Nginx日志文件

　　exec-memory-kafka.sources.exec-source.shell = /bin/sh -c #shell命令的前缀

　　#通道详细配置

　　exec-memory-kafka.channels.memory-channel.type = memory #memory 通道

　　#sink详细配置

　　exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink #类型为kafka sink

　　exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.brokerList = hadoop000:9092 #kafaka服务地址，多个逗号分隔

　　ic = test1 # 指定主题

　　exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.batchSize = 5 #指定每次采集

的块数，这里是每5块发送一次。

　　exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.requiredAcks = 1 #让kafka确认是否收到数据，保证数据不会丢失

　　#指定sink和source的channel

　　exec-memory-kafka.sources.exec-source.channels=内存通道

　　exec-memory-kafka.sinks.kafka-sink.channel=内存通道

　　写好配置文件后，切换到flume的bin目录下，执行：

　　flume-ng agent --conf 配置文件目录 --conf-file 配置文件完整路径 --name exec-memory-kafka -Dflume.root.logger=INFO,console

　　可以启动采集任务（进程模式）

　　2). ELK技术栈之Logstash

　　Logstash 是一个开源的数据采集引擎，具有实时数据传输能力。可以统一过滤不同来源的数据，按照开发者的规范输出到目的地。Logstash 也用于编写配置文件。下面介绍如何使用配置文件将Nginx日志输出到Kafka。

　　#定义数据源

　　输入 {

　　#这里是Nginx的日志文件

　　文件 {

　　路径 => "/var/log/nginx/access.log"

　　}

　　}

　　#数据到哪里去了，这里是kafka

　　输出 {

　　卡夫卡{

　　topic_id => "test1" #指定主题

　　编*敏*感*词*=>普通{

　　format=>"%{message}" #输出的格式，这里的意思是只输出message，不输出其他信息，比如版本信息。

　　}

　　bootstrap_servers=>"hadoop000:9092" #kafka服务地址

　　batch_size=>1 #每隔几条数据发送一次

　　}

　　}

　　切换到logstash的bin目录下，执行以下命令开始采集

任务：

　　logstash -f 配置文件的位置。

　　2.卡夫卡

　　Kafka 是一个分布式流处理平台。在流处理中，我们通常将其用作消息系统。它是一个分布式的、支持分区的、基于副本的系统，由 zookeeper 协调。分布式消息系统。

　　Kafka作为消息系统，相比其他消息中间件有四大优势：

　　- 可扩展性：kafka集群可以通过添加broker进行水平扩展

　　- 持久可靠：消息持久化到本地磁盘，支持数据备份，防止数据丢失

　　- 容错性：最大程度的容灾，允许集群中的节点发生故障，包括主节点，都是高可用的。

　　- 高并发

　　几个重要角色：

　　经纪人：卡夫卡节点。Kafka 节点是一个代理。多个broker可以组成一个Kafka集群。一台机器可以在不同的端口上启动多个代理。

　　Topic：消息系统中的topic，是生产者和消费者关心的部分。

　　partition：topic物理分组，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序队列

　　Segment：分区在物理上由多个Segment组成，每个Segment以文件的形式存储消息信息

　　Producer：生产者，生产消息发送到主题

　　Consumer：消费者，订阅topic消费消息，consumer作为线程消费

　　具体使用方法可以参考官网详细介绍：

　　3. 流处理框架

　　日志信息输出到Kafka后，需要使用流处理框架作为消费者消费Kafka中的数据。以下是Storm和Spark的基本原理以及使用方法。

　　1.风暴

　　Apache的顶级项目，官网是，他是一个免费、开源、分布式的实时计算系统。

　　Storm有很多用途：比如实时计算分析、在线机器学习、分布式RPC（DRPC）、作为ETL工具等。

　　Storm特点：处理速度快、可扩展、容灾和高可用，能够实时处理高频数据和*敏*感*词*数据。

　　Storm中的几个核心概念：

　　Topologies：拓扑结构，将整个流处理过程串起来。每个 Storm 应用程序都需要定义 Topology，它由 spouts 和 bolts 组成。

　　Streams：消息流，一个抽象的概念，由无边界的Tuple组成

　　Spouts：消息流的源头，Topology的消息生产者。产生数据的组件，比如我们要连接Kafka，我们需要定义一个Kafka Spout

　　Bolts：消息处理单元，可以执行过滤、聚合、查询/写入数据库等操作。

　　元组：具体数据，传递的基本单位。

　　风暴架构：

　　与Hadoop架构类似，也是主从架构（Master/Slave），所有节点都是无状态的，其上的信息（元数据）会存储在zookeeper中

　　Nimbus：集群的主节点，负责任务的分配和分发以及资源的分配

　　Supervisor：从节点上，可以启动多个Worker。可以通过配置指定一个Topo运行在多个Worker上，也可以通过配置指定集群的slave节点（负责工作）。Supervisor节点负责任务的执行。部分，启动和停止其管理的Worker进程等，一个Supervisor默认启动4个Worker进程

　　Worker：运行特定组件逻辑（Spout/Bolt）的进程。这是一个进程，一个Work进程只服务于一个Topology。

　　Task：Worker中的每个Spout和Bolt线程称为一个Task，是最终运行spout或bolt代码的最小执行单元

　　Executor：是由worker进程启动的一个独立线程。Spout 和 Bolt 共享一个执行器，一个执行器可以运行多个任务。

　　下面是各个组件的职责*敏*感*词*：

　　编码中的几个核心角色：

　　

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　　1). ISpout：核心接口（interface），负责将数据发送给topology进行处理。Storm会跟踪spout发送的元组，通过ack/fail机制处理spout发送成功或失败。没有data 即Tuple有自己的message id，和ack/fail/nextTuple都是在同一个线程中执行的，所以不需要考虑线程安全。

　　核心方法

　　打开：初始化操作

　　close：资源释放操作

　　nextTuple：发送数据

　　ack：元组处理成功，storm会反馈成功消息给spout

　　fail：tuple处理失败，storm会发消息给spout，处理失败

　　实现类：

　　公共抽象类 BaseRichSpout 扩展 BaseComponent 实现 IRichSpout {

　　公共接口 IRichSpout 扩展 ISpout，IComponent {}

　　当我们定义一个Spout时，只需要继承BaseRichSpout类，实现其中的方法即可。

　　2).I组件接口

　　概述：公共接口 IComponent 扩展了 Serializable

　　它为拓扑中所有可能的组件提供通用方法

　　如void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer declarer);

　　该方法用于声明当前Spout/Bolt发送的元组名称，与OutputFieldsDeclarer配合使用

　　实现类：

　　公共抽象类 BaseComponent 实现 IComponent

　　IBolt接口：

　　概述职责：接收元组处理并进行相应的处理（filter/join/...）。IBolt 将在运行的机器上创建，使用 Java 序列化，然后提交给主节点（nimbus）执行。Nimbus会启动worker进行反序列化，调用prepare方法，然后开始处理元组

　　方法：

　　准备：初始化

　　execute：处理一个元组数据，元组对象收录

元数据信息

　　cleanup：关机前的资源清理操作

　　实现类：

　　公共抽象类 BaseRichBolt 扩展 BaseComponent 实现 IRichBolt {

　　公共接口 IRichBolt 扩展了 IBolt，IComponent

　　RichShell螺栓

　　我们在定义Bolt时，只需要继承BaseRichBolt并实现其中的方法即可。

　　下面是Storm实时打印kafka消息的代码实现。Storm官网有很多对接主流框架的介绍。引入需要的jar包后，就可以直接使用写好的KafkaSpout，无需自己定义KafkaSpout类。

　　

org.apache.storm

storm-kafka

${storm.version}

　　

 

　　public class StormKafkaTopology {

public static class LogBolt extends BaseRichBolt {

private OutputCollector outputCollector;

public void prepare(Map map, TopologyContext topologyContext, OutputCollector outputCollector) {

this.outputCollector = outputCollector;

}

public void execute(Tuple tuple) {

try {

byte[] bytes = tuple.getBinaryByField("bytes");

String value = new String(bytes);

System.out.println("value :" + value);

this.outputCollector.ack(tuple);

} catch (Exception e) {

this.outputCollector.fail(tuple);

}

}

//无后续bolt,无需声明

public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {

}

}

public static void main(String[] args) {

TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

//kafka的配置

String topicName = "project_topic";

BrokerHosts hosts = new ZkHosts("hadoop000:2181");

SpoutConfig spoutConfig = new SpoutConfig(hosts, topicName, "/" + topicName, UUID.randomUUID().toString());

//从上次收集的位置开始，而不是从头开始

spoutConfig.startOffsetTime=kafka.api.OffsetRequest.LatestTime();

//创建kafkaSpout

KafkaSpout kafkaSpout = new KafkaSpout(spoutConfig);

builder.setSpout("KafkaSpout", kafkaSpout);

//设置Bolt

builder.setBolt("LogBolt", new LogBolt()).shuffleGrouping("KafkaSpout");

//本地运行Storm任务

LocalCluster cluster = new LocalCluster();

cluster.submitTopology("StormKafkaTopology", new Config(), builder.createTopology());

}

}}

　　2.火花流

　　官网上的介绍如下：

　　Spark Streaming 是核心 Spark API 的扩展，支持对实时数据流进行可扩展、高吞吐量、容错的流处理。数据可以从许多来源（如 Kafka、Flume、Kinesis 或 TCP 套接字）获取，并且可以使用复杂的算法进行处理，这些算法由高级函数（如 map、reduce、join 和 window）表示。最后，可以将处理后的数据推送到文件系统、数据库和实时仪表板。事实上，您可以将 Spark 的机器学习和图形处理算法应用于数据流。

　　即：Spark Streaming是Spark核心API的扩展，可以通过容错机制实现高吞吐、实时的流式数据处理。支持从多种数据源获取数据，包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis、TCP sockets。从数据源获取数据后，可以使用map、reduce、join、window等高级函数处理复杂的算法。最后，处理结果可以存储在文件系统、数据库和现场仪表盘中。在“One Stack rule them all”的基础上，还可以使用Spark的其他子框架，如集群学习、图计算等来处理流式数据。

　　严格来说，Spark不能算是实时流处理。其粗粒度的工作原理是：将实时接收到的数据按照一定的时间间隔拆分成批数据，具体为RDD（分布式弹性数据集，Spark中的核心概念）的批次，然后通过SparkEngine对数据进行处理，这可能是一些转换和动作操作，最后得到批量的处理结果。

　　Strom 和 SparkStreaming 的比较：

　　1).Strom是真正意义上的流处理，延迟低于SparkStreaming，而SparkStreaming将接收到的实时流数据按照指定的时间间隔拆分成RDD，以processing的形式对每条RDD数据进行批处理. 本质上是批处理。

　　2).Storm会通过messageId全局跟踪记录每条记录，并使用ack/fail机制保证每条数据至少被处理一次（或多次），而SparkStream应用只需要batch级别的pairing of records 进行跟踪，他可以确保每个批记录只被处理一次。

　　3). 由于SparkStreming运行在Spark平台上，不需要单独安装，因此可以与批处理SparkSql、机器学习等其他框架结合使用。

　　下面使用Scala语言将SparkStreming连接到Kafka，对图书点击进行实时统计：将Kafka中采集

的日志清理并转化为ClikcLog对象，将实时统计结果转化为BookClick对象写入Hbase . Nginx日志结构如下：

　　192.168.126.1 - - [2017-12-02 19:20:28] "GET /books/1 HTTP/1.1" 200 2403 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36" "-"

　　object BookCount {

<p>

" />

def main(args: Array[String]): Unit = {

//以参数的形式运行SparkStreming应用程序 四个参数为zk地址 ，用户组， 主题，线程数

if (args.length != 4) {

System.err.println("Usage: KafkaReceiverWordCount ")

}

val Array(zkQuorum, group, topics, numThreads) = args

val sparkConf = new SparkConf()

//构造StreamingContext

val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(5))

val topicMap = topics.split(",").map((_, numThreads.toInt)).toMap

// Spark Streaming对接Kafka

val messages = KafkaUtils.createStream(ssc, zkQuorum, group, topicMap)

val logs = messages.map(_._2)

// 192.168.126.1 - - [2017-12-02 19:20:28] "GET /books/1 HTTP/1.1" 200 2403 "-" "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36" "-"

// 0 1 2 3 4 5 6 7 8

val cleanData = logs.map(line => {

val infos = line.split(" ")

val url = infos(6)

var bookId = 0

val time = infos(3).substring(1) + " " + infos(4).substring(0, 7)

if (url.startsWith("/books/")) {//只关注以books/开头的请求

bookId = url.split("/")(2).toInt

}

ClickLog(infos(0), TimeUtil.newTime(time), bookId, infos(8).toInt)

}).filter(clickLog => clickLog.bookId != 0)//为零表示不满足要求，忽略。

//cleanData.print()

cleanData.map(x => {

(x.time.substring(0, 8) + "_" + x.bookId, 1)

}).reduceByKey(_ + _).foreachRDD(rdd => {

rdd.foreachPartition(record => {

val list= new ListBuffer[BookClick]

record.foreach(pair => {

list.append(BookClick(pair._1,pair._2))

})

BookClickDao.put(list)

})

})

ssc.start()

ssc.awaitTermination()

}

}</p>

　　case class ClickLog(ip:String,time:String,bookId:Int,statusCode:Int)

　　case class BookClick(day_id:String,click_count:Int)

<p>object BookClickDao {

val tableName = "book_clickcount"

val cf = "info"

val colume = "click_count"

def put(list: ListBuffer[BookClick]): Unit = {

val table = HbaseUtils.getInstance().getTable(tableName)

for (ele