解决方案:长尾流量关键词挖掘工具，自动过滤不相关长尾词

　　解决方案:长尾流量关键词挖掘工具，自动过滤不相关长尾词

　　长尾词挖掘，免费长尾关键词挖掘工具。每个人都知道长尾 关键词 的一个功能。长尾词越多，覆盖的用户就越多，但是很多长尾词挖掘工具挖掘出的长尾词都是杂乱无章的。今天给大家分享的长尾词挖掘工具，只挖掘相关的长尾词，自动过滤不相关的词。优先挖掘下拉词、相关搜索等流量词。同时还支持关键词文章自动采集

发布到网站。有关详细信息，请参阅图片。

　　一般来说，当你使用某个搜索引擎、长尾词挖掘时，在搜索框中输入相关的关键词，就会出现一些与这个关键词相关的网站。很多人在阅读的时候，只会选择阅读一些排名靠前的网站内容，很少去阅读长尾词挖掘后出现的网站。因此，很多网站为了让自己的搜索排名更高，会尝试各种方法，从而获得更多的点击量。

　　有很多方法可以使您的网站在搜索排名中名列前茅。一方面，长尾词挖掘可以依靠相关的关键词，很多搜索引擎利用一些关键词让网站可以Top排名。不过需要注意的是，在长尾词挖掘网站上使用一些关键词时，尽量避开那些经常使用的关键词，热门的关键词也会被过滤掉搜索引擎，这样就不能起到很好的效果。

　　此外，它可以使您的网站内容更加丰富。基本上很多人在浏览一些网站的时候，如果看到这个网站的内容比较新，就会愿意点进去这个网站去浏览。并且在很多情况下，这个网站会与其他平台共享，这样可以通过搜索用户的切身体验获得更多的点击，提高网站的活跃度。

　　还有就是外链的方式。很多人应该都知道网站外链的重要性。没有外链的网站和有外链的网站有很大的差距。一般来说，有外链的网站能获得更多的点击量，但这只是针对高质量的外链，低质量的外链可能会对网站造成负面影响。一般来说，还有许多其他方法可以提高您网站的搜索排名。

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　　权重高的网站基本上和排名高的网站是一样的。长尾词挖掘 很多人看到一个网站后的第一反应就是先查它的权重，千方百计增加自己网站的权重。当然，这个东西是虚拟的，只是第三方软件检测出来的结果，连百度都认不出来这个东西。在成都网站优化公司看来，权重这个参数对于网站来说还是一个非常积极的参考意义，不容忽视。那么它与网站权重有什么关系呢？Zia网站优化认为主要有以下几点：

　　一、网站模板及结构

　　成都网站优化公司曾说过，一个好的网站模板很重要，越新颖的模板越能被搜索引擎所依赖。不仅如此，一个好的模板结构甚至可以帮助蜘蛛爬行，甚至可以区分判断网站的主要内容。另外，网站更深层次的架构设计和规划也是一个非常重要的环节，比如最常见的扁平化架构。上一篇文章已经详细介绍了比赛。

　　2.网站域名

　　众所周知，如今的域名种类繁多，长尾词挖掘既特殊又常见。值得指出的是，gov和edu域名具有明显的先天权重优势。由于此类网站属于政府、教育类网站，具有一定的权限，因此只能在相应的一些网站上申请此类域名。其次，com、net、org的域名权限比较稳定，百度不会针对这类域名调整一些激进的算法。此外，域名注册时间越长，搜索引擎给予的信任度越高。域名越便宜，越容易被攻击。

　　3. 当然是外部链接

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　　外链被弱化了很多，很多外链样式都被搜索引擎识别过滤了，但是只要操作得当，效果还是很不错的。外部链接的质量和数量是增加网站权威性最令人印象深刻的方式。至此，挖掘长尾词，建立外链也是我们站长们不能忽视的一个方面。我们坚持每天稳步增加外链，数量和质量不够的时候优先考虑。

　　4. 高度原创的内容

　　为了杜绝网络同质化问题，长尾词挖掘百度之前推出了Spark程序，维护原创文章，增加本文权重，同时也影响站点。站内原创文章越多，搜索引擎的评价也会越高，权重越高。反之，如果网站内容被抄袭，也可能受到搜索引擎权利丧失的影响。

　　5.站点索引

　　一般来说，好的网站被搜索引擎频繁访问，长尾词挖掘的权重越高，越容易被收录。所以权重高的网站收录率也会高，这也是网站权重的一个侧面反映。

　　6.更新频率

　　搜索引擎喜欢生动的网站。长尾词挖掘目前很少见到权重高但站内无更新的网站。经常有网站更新非常频繁，权重越高，每天更新的越多。所以，从这方面来提高网站的更新频率也是一个很重要的方面。

　　事实:在大数据时代，传统的数据处理方法还适用吗？

　　前言

　　什么是大数据？

　　大数据是传统计算技术无法处理的大量数据集合。需要使用各种工具、技术和框架对这些数据集进行测试。大数据涉及数据的创建、存储、检索、分析，它在数量、多样性、速度方面表现出色。

　　大数据时代，传统的数据处理方式是否还适用？

　　大数据环境下的数据处理需求

　　在大数据环境下，数据来源十分丰富，数据类型多样。存储和分析挖掘的数据量巨大，对数据展示的要求高，数据处理的效率和可用性非常重要。

　　传统数据处理方式的不足

　　传统的数据采集来源单一，存储、管理和分析的数据量较小，大部分可以通过关系数据库和并行数据仓库进行处理。在依靠并行计算提高数据处理速度方面，传统的并行数据库技术追求高一致性和容错性。按照CAP理论，其可用性和可扩展性是很难保证的。

　　传统的数据处理方式是以处理器为中心的，但是在大数据环境下，需要采用以数据为中心的模型来减少数据移动带来的开销。因此，传统的数据处理方式已经不能满足大数据的需求了！

　　大数据处理过程包括哪些环节？每个环节的主要工具是什么？

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　　大数据的基本处理流程与传统数据处理没有太大区别。主要区别在于，由于大数据需要处理大量的非结构化数据，在各个处理环节可以采用MapReduce等方法进行并行处理。

　　为什么大数据技术可以提高数据的处理速度？

　　大数据并行处理工具——MapReduce

　　大数据可以通过并行处理技术MapReduce提高数据处理速度。MapReduce的初衷是通过大量廉价的服务器实现大数据的并行处理。对数据一致性要求不高。其突出的优点是可扩展性和可用性，特别适用于海量结构化、半结构化和非结构化数据。混合治疗。

　　MapReduce对传统的查询、分解和数据分析进行分布式处理，将处理任务分发到不同的处理节点，因此具有更强的并行处理能力。MapReduce作为并行处理的简化编程模型，也降低了开发并行应用的门槛。

　　MapReduce是一套软件框架，包括Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段，可以对海量数据进行切分、任务分解和结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。

　　MapReduce的工作原理其实是一种先分后合的数据处理方式。Map意为“分解”，将海量数据分成若干部分，分发给多个处理器进行并行处理；Reduce意为“合并”，将各个处理器的处理结果聚合起来，得到最终的结果。如右图所示，如果使用MapReduce来统计不同几何形状的个数，它会先将任务分配给两个节点，两个节点并行统计，然后将它们的结果进行聚合，得到最终的结果计算结果。

　　MapReduce适用于数据分析、日志分析、商业智能分析、客户营销、*敏*感*词*索引等业务，效果非常明显。通过结合MapReduce技术进行实时分析，某家电企业的信用计算时间从33小时缩短到8秒，MKI基因分析时间从几天缩短到20分钟。

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　　说了这么多，我们来看看MapReduce和传统分布式并行计算环境MPI的区别。MapReduce在设计目的、用途、对文件系统的支持等方面与MPI有很大不同，使其更能适应大数据环境的处理需求。

　　大数据技术在数据采集上采用了哪些新方法？

　　系统日志采集

方法

　　很多互联网公司都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，比如Hadoop的Chukwa、Cloudera的Flume、Facebook的Scribe等，这些工具采用分布式架构，可以满足单机上百MB的日志数据第二。采集和传输要求。

　　网络数据采集方式：采集非结构化数据

　　网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公共API从网站获取数据信息。该方法可以将网页中的非结构化数据提取出来，存储为统一的本地数据文件，并进行结构化存储。支持图片、音频、视频等文件或附件的采集

，附件与文本可自动关联。

　　除了网络中收录

的内容外，还可以使用 DPI 或 DFI 等带宽管理技术处理网络流量的采集

。

　　其他数据采集

方法

　　对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密要求高的数据，可通过与企业或研究机构合作，采用特定系统接口等相关方式采集

数据。