汇总:实时文章采集(测试用ab对进行访问日志收集(组图)
　　直播文章采集（用ab pair测试访问日志（组图）采集！）
　　Smart采集器（Smart采集器兼容大部分浏览器，自定义构建工具）
　　Smart采集器，兼容大部分浏览器，Smart Net采集器，自定义生成。
　　成为可靠的在线采集管理工具。在线生成工具。目前支持百度、谷歌和搜狗搜索引擎的索引和编辑。可以直接在后台生成。
　　
　　::--.html可以随便写，但绝对不如手写。
　　不如写个数据库让他爬，
　　建议使用录音笔
　　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 将 网站 连接到云服务器，然后连接到独立域名。该单个域的搜索引擎只接受它，而不抓取整个 网站。索引的速度与服务器的速度密切相关。我基于服务器技术构建这些网站，因为除了这个技术之外，还有nginx做负载均衡，+nosql大数据系统，aws+grpc，还有原生css，sass文件抓取等等，所有这些都是必需的他们可以提供免费的sdk，并且可以提供与三角形蛋糕相同的功能。具体如何搭建博客，后面我会写一个文章来介绍。
　　seoer的工作是什么，寻找热门站点，蜘蛛喜欢的seo站点号采集器，可以放在首页，也可以放在前三页，这不是一个好的选择吗。
　　Qzone文章采集软件（如何使用它来创造大规模的流量网站？如何撰写大规模的网站内容）
　　优采云采集器是一个网站采集器智能网络采集器，根据提供的关键词自动采集云相关文章用户并发布给用户 网站。它可以自动识别各种网页的标题、文字等信息，无需用户编写任何采集规则，全网即可采集。内容采集完成后，会自动计算内容与设置关键词的相关性，只推送相关的文章给用户。支持标题前缀，关键词自动加粗，固定链接插入，自动标签提取，自动内链，自动图片匹配，自动伪原创，内容过滤替换，电话号码和网址清洗、定时采集、百度主动提交等一系列SEO功能。用户只需设置关键词及相关要求，即可实现全托管、零维护的网站内容更新。网站的数量没有限制，无论是单个网站还是大站群，都可以很方便的管理。
　　解决方案:直播回放 | DeepFlow AutoLogging：自动采集应用调用日志和流
　　左侧是基于 Grafana 构建的应用调用日志的 Dashboard。可以根据TAG过滤应用，根据Protocol过滤HTTP、HTTPS、HTTP2协议，可以查看当前服务的HTTP调用日志。
　　右边是AccessLog和DeepFlow的应用调用日志的映射。通过对比可以看出，除了remote_user之外，都可以很好的映射。
　　HTTP访问日志除了替换AccessLog之外，还可以结合调用日志的状态和指标，快速知道哪些调用异常，哪些调用响应慢。
　　07 应用调用日志——MySQL慢查询日志
　　对于MySQL慢查询日志，数据库在云上实例化后，查看数据库的日志并不容易。需要在云端开启各种设置和权限才能及时看到日志，也很难快速过滤对应的日志。应用程序日志。
　　下面我们来看看 DeepFlow 是如何查看慢查询日志的。这和刚才的 HTTP 调用日志是同一个 Dashboard。只需切换搜索条件，将协议切换到 MySQL，将 request_type 输入为 COM_QUREY，将 request_resource 输入为 SELECT*。
　　设置好这样的过滤条件后，得到MySQL的查询日志，然后对响应延迟进行排序过滤，可以发现慢查询。
　　08 应用调用日志——分布式跟踪跨度日志
　　除了看网络应用协议的调用日志外，我们从前面的数据源中也知道，调用日志还支持访问分布式追踪协议的Span信息。
　　目前，DeepFlow 已经支持连接到 OpenTelemtry 的 Span 信息。每个 Span 实际上对应一个调用。当前显示的是 OpenTelemtry 的 Span 日志。
　　访问Span的信息后，除了查看日志，根据状态和指标定位调用问题外，还有一个重要的目的，那就是也可以基于DeepFlow平台的现有网络。通过调用eBPF采集，进行全栈全链路跟踪。
　　09 应用调用日志——全栈全链路追踪
　　这是最终被跟踪的火焰图。这个火焰图不仅包括应用程序代码级别的调用，还包括系统级别和网络级别的调用。至于这件事如何追查，由于时间问题，我今天不再赘述。我会用后续的直播继续给大家详细分享如何跟踪应用的全栈和全链接。
　　应用调用日志只能观察应用层面的一些问题。DeepFlow 可以通过 FlowID 关联应用调用背后的网络流日志。接下来分享一下网络流日志的能力。
　　10 网络流日志 - 功能定义
　　首先我们看一下公有云中网络流日志的功能说明。这是阿里云的定义。它捕获特定位置的流量，并将流量转换为流日志记录。什么是流日志？流日志是捕获特定时间窗口的特定五元组的网络流的记录。
　　因此，对于基础功能的定义，DeepFlow沿用了公有云的定义，并在此基础上具备了更丰富的能力。
　　11 网络流日志-DeepFlow 与公有云的比较
　　下面我们来看看DeepFlow流日志和公有云流日志的对比，我来解读一下其中的一些区别。
　　我们先来看看捕获期。DeepFlow 的粒度可以小到 1 分钟，DeepFlow 的捕获位置也更丰富。除了VPC网络，还将覆盖容器网络、物理网络，还可以从网络层面扩展到系统层面。
　　
　　让我们来看看 TAG。借助 DeepFlow 的 AutoTagging 能力，DeepFlow 流日志的 TAG 远比公有云丰富。除了VPC网络的一些标签外，还包括隧道、容器网络的标签，还有更丰富的采集Location标签。
　　指标旁边，公有云只有Packet/Byte这两个，DeepFlow涵盖了从网络吞吐量到性能，再到时延的多个维度。
　　在DeepFlow的流日志中，增加了流状态字段，通过该字段可以快速过滤异常流，目前公有云不支持。当然，DeepFlow目前不支持公有云支持的日志状态字段和安全策略状态，但是调度中也加入了这个功能。
　　最后，让我们看一件非常重要的事情。从计费上看，目前公有云是计费的，按照采集的流量大小和存储空间来计费。DeepFlow 开源版本和 SaaS 版本都具有此功能。大家都知道它是免费的，SaaS版本目前处于免费试用阶段。
　　好了，分析了这么多功能对比之后，我们来看看DeepFlow网络流日志功能，它可以解决哪些问题。
　　12 网络流日志 - 概述
　　这是基于网络流日志构建的Granafa Dashboard。查看服务的调用关系与应用调用日志相同。但是，与应用调用日志不同的是，这个概览的 Dashboard 是查看网络层面的指标，比如吞吐量、重传、连接建立失败、连接建立延迟等指标数据。
　　13 网络流日志-网络延迟
　　在查看应用程序调用日志时，经常会注意响应延迟慢的调用，但是这种响应慢，除了应用程序本身响应慢之外，还可能是由于 TCP 连接建立慢、数据传输慢，或者协议栈慢. 要排查网络相关的延迟问题，您需要查看应用调用对应的流日志进行分析。
　　首先，应用调用日志和网络流日志是如何关联的。在 DeepFlow 平台上，一个 FlowID 用于关联两个日志。因此，您可以根据通话记录的FlowID查找流记录，找到通话对应的流。日志，然后分析流日志中的连接建立延迟、系统延迟、数据传输延迟指标，查看网络延迟高导致应用调用响应慢。
　　14 网络流日志-异常流状态日志
　　在应用调用日志中，可以根据状态查看异常日志，流日志也是一样。可以过滤状态查看异常流日志，这样就可以判断此时调用异常是否是网络异常引起的。
　　右上角给出了DeepFlow流日志中的状态定义，主要是定义流结束类型，比如连接建立延迟，因为端口复用可以关闭，比如传输过程中服务器发送RST包导致的结束.
　　15 网络流日志——TCP时序日志
　　接下来继续深入结合TCP时序日志，分析具体数据包的延迟和问题。特别说明：TCP时序日志目前是DeepFlow企业版的增强版，目前开源版没有。
　　用一个简单的demo来讲解开源通话记录和流记录功能。这是我们为开源社区打造的演示环境。这个demo环境是基于Grafana搭建的，已经搭建了很多应用和网络相关的Dashboards。
　　16 自动记录-采集
　　接下来从日志采集和日志处理两个方面给大家介绍一下，AutoLogging是如何基于BPF/eBPF自动实现采集日志的。
　　首先，让我们看一下 采集 部分。采集部分需要从两个方面来看：调用日志和流日志。
　　流日志
　　从前面的产品介绍中可以看出，流日志是根据网络流量生成的。因此，采集主要集中在网络层面。目前可以覆盖物理网络一直到虚拟网络，并且可以采集host到虚拟主机到容器POD的网卡的流量是通过BPF+AF_PACKET技术实现的， Windows系统的采集是使用Winpcap实现的。
　　通话记录
　　
　　调用日志的数据收录两部分数据，一部分来自网络应用协议，另一部分是可观察到的Tracing数据。
　　对于这部分网络应用协议的数据，调用日志不仅包括网络层采集，还延伸到sidecar和应用进程层。网络层采集的定位和实现技术与流日志一致。，但处理逻辑会有些不同；对于 Sidecar 和应用进程级别，它是使用 eBPF 技术实现的。对于非加密和非压缩协议，由 eBPF Kprobe 和 Tracepoints 完成，对于 HTTP2 ，HTTPS 需要使用 Uprobe 完成。
　　对于 Opentelemetry 的数据访问，Traces 的数据访问是通过 Otel-Collector 将 Traces 的数据发送给 deepflow-agent 来完成的。这里先分享采集的部分，接下来我们看看采集完成后会做什么样的处理。
　　17 自动记录 - 处理
　　对于日志处理，分为公共处理部分、流日志处理、调用日志处理三个部分。
　　网络流量的处理可以分为：隧道拆解。对于隧道拆解，已经支持了基本的主流隧道协议，如Vxlan、IPIP、Gre等。隧道拆除后，协议按照协议栈的顺序进行解析，从链路层到传输层。
　　接下来，需要对流量进行 AutoTagging 预处理。这里主要添加唯一标签，以便服务器根据唯一标签添加全量标签。此时需要分别处理不同的日志。对于网络流日志，可以根据产品定义生成流日志。
　　对于应用调用日志，还需要完成应用协议的识别。具体协议确定后，分析应用协议，最后根据定义生成调用日志。
　　对于应用调用日志，除了刚才共享的处理流程，还有一条路径，主要是因为应用调用日志不仅收录网络应用协议，还收录APM定义的跟踪数据。进入后直接解析即可。
　　18 应用程序调用日志 - 协议扩展
　　好的，这部分的交易就到这里，接下来我们将添加一个应用程序协议的扩展。据说应用程序调用日志支持访问各种协议。以下是对协议访问需要做什么的简要概述。
　　第一部分：需要解析协议；
　　第二部分：协议解析完成后，需要将协议映射到调用日志；
　　第三部分：除了调用日志，DeepFlow还提供了预先聚合数据和计算应用程序RED指标的能力。
　　这就是协议扩展必须做的事情。目前DeepFlow已经开源，欢迎开源社区的朋友贡献更多协议，丰富应用调用日志。
　　今天的分享主要是对框架的讲解，并没有涉及太多的代码细节。如果你对实现细节感兴趣，可以直接在 GitHub 上查看代码。下面是 DeepFlow GitHub 的链接。
　　GitHub地址：
　　19 未来迭代的方向
　　最后总结一个DeepFlow日志未来的迭代方向。
　　目前DeepFlow在Logging方向上具备AutoLogging能力，未来会继续做日志整合。它将从 Promtail、Fluentd 等获取数据，并使用 AutoTagging 能力注入各种标签，这更符合这样的云原生设计。主意。
　　DeepFlow 的 AutoLogging 的日志数据也完全支持访问阿里云 SLS。DeepFlow 可以为 SLS 用户带来我们高度自动化的可观察性。今天分享的内容到此结束。您可以扫描下方二维码联系我们。谢谢你们。 查看全部

　　完整解决方案:使用TI AWR1843 Boost EVM和 DCA1000 EVM 实时采集
　　硬件
　　TI AWR1843 Boost EVM ES2.0（类似于 AWR1642 ES2.0）。
　　DCA1000 EVM
　　需要注意的几点
　　软件
　　马特实验室
　　进程（使用 mmwave studio GUI 和 LUA 脚本） 使用 LUA 脚本
　　使用脚本简单明了
　　使用 GUI 毫米波工作室实现三次启动
　　refDCA1000EVM： AWR1642EVM 毫米波演播室 TDM 或 BPM MIMO 设置 - 传感器论坛 - 传感器 - TI E2E 支持论坛
　　
　　三次启动中的每一个都必须配置一次
　　以下是配置 TX TDM MIMO 配置的步骤。如您所见，我定义了 1 个配置文件（配置文件 ID = 0）。然后我定义 2 个线性调频，0 和 1。线性调频 0 启用 TX0，线性调频 1 启用 TX1。
　　然后在帧配置中，我启用 Chirp 0 和 Chirp1，并循环 32 次以创建 64 个线性调频的帧。
　　编辑
　　编辑
　　编辑
　　编辑
　　关于其他评论，
　　TX3 提供 AWR1243 和 AWR1443，它们是毫米波产品系列的不同部分。AWR1642 有 2 个 TX。
　　芯片管理器，TX 启用应为 0 或 1。
　　
　　数据解析
　　MAT 文件是从 bin 文件中解析的，大小为 n_Tx*n_chirp_per_frame*n_Rx*n_sample
　　事实上，mmwave studio已经有了自己的解析器（适用于所有XWR1xxx型号）。
　　这
　　单芯片路径位于mmWave Studio\MatlabExamples\singlechip_raw_data_reader_example中，并且收录的自述文件写得很清楚： 此 Matlab 脚本用于使用捕获的 bin 文件对从毫米波工作室生成的 *.setup.json 文件进行后处理。
　　它为原创ADC数据和雷达立方体数据生成垫子文件。json 文件记录您设置的配置信息。
　　数据分析
　　通过MAT（rangefft cfar等）进行简单分析。
　　使用 MATLAB 控制 DCA1000 自动采集和显示 无限上传 UDP 格式 请参阅相关文档。如果可以自己解析上一部分的 bin 并捕获 UDP 数据包，这里应该不复杂，但需要处理一些丢包和乱序，毕竟 UDP 无法保证顺序，很容易丢失。联系我
　　如果您有任何疑问，请随时通过1055970018（腾讯数字）与我联系。但要准备好自己解决问题。我给指示，不规范。
　　最新测试:迷你派采集器（Chrome插件）V1.0.48 绿色安装版
　　Mini Pie采集器Green Installer是一款非常好用的Chrome插件，Mini Pie采集器可以智能地帮助用户采集获取所需数据，而Mini Pie采集器无需任何编码，采集的数据都可以安全地存储在本地，双重保护。
　　特征
　　1.自动表格数据识别。
　　2.自动多页数据采集或转换。
　　3.数据变化监控和实时通知。
　　
　　4、动态页面抓取。
　　5.各种细节格式采集。
　　6.无限滚动支持。
　　7、多种分页模式支持。
　　8.交叉网站采集或数据变换。
　　9. 增量数据采集。
　　10.自动采集规则生成和可视化采集规则编辑。
　　
　　11. 无限数据导出到 Excel 或 csv 文件。
　　12.国际语言支持。
　　13. 高保密性：所有数据都存储在用户本地。
　　14、高保密性：多层加密保护，不触碰用户任何目标采集网站的账号或cookie等信息。
　　15、无需学习python、javascript、xpath、Css、json、iframe等技术技能。
　　16. 除浏览器外无依赖。 查看全部

　　通用解决方案:maxwell+kafka+Spark Streaming构建MySQL Bin
　　需求分析说明
　　根据业务场景，需要对日志进行实时处理，进行实时图表展示（Highchart等）。如果频繁提取数据库，会对数据库服务器造成很大的压力，相应的web服务也会受到很大的影响。因此，提取数据库日志不仅可以大大减轻数据库服务的压力，还可以解决实时处理和实时显示图表的需求。本篇博客 MySQL Binlog log 采集 提供解决方案为例
　　1.部署安装maxwell采集器
　　1）首先检查mysql是否开启了binlog
　　2) 下载麦克斯韦
　　组件下载地址：
　　解压 tar -zxvf maxwell-1.17.1.tar.gz
　　3）授权mysql（只对maxwell库操作）
　　其中 user01 是数据库用户名 666666 是数据库密码
　　GRANT ALL on maxwell.* to 'user01'@'%' 由 '666666' 标识；
　　将 *.* 上的 SELECT、REPLICATION CLIENT、REPLICATION SLAVE 授予 'user01'@'%'；
　　4）执行maxwell命令行（注：maxwell默认将监控的mysql binlog日志发送到名为maxwell topic的kafka topic）
　　具体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 测试
　　注意：--user为数据库用户名--password数据库密码--host表示安装mysql的服务器地址（可以与安装maxwell的服务器不同）--include_dbs表示过滤特定数据库--include_tables意思是过滤特定库 下面的具体表格--kafka.bootstrap.servers代表kafka的IP地址和端口号--kafka_topic kafka代表kafka对应的topic
　　2、kafka的相关配置（注：d1、d2、d3为各个服务器的主机名，kafka中配置文件的端口号要与命令行中给出的端口号一致）
　　1）启动kafka命令行（这里作为后台进程运行）
　　nohup bin/kafka-server-start.sh 配置/server.properties &
　　2）创建kafka主题作为测试主题
　　bin/kafka-topics.sh --zookeeper d1:2181,d2:2181,d3:2181 --create --topic test --partitions 20 --replication-factor 1
　　3）启动消费者窗口
　　bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server d1:9092,d2:9092,d3:9092 --topic 测试
　　
　　三、Spark Streaming结合kafka
　　注意：这个demo的spark版本是2.2.1，kafka版本是0.10.0。请注意spark版本对应kafka版本。详细请参考spark官方说明网站
　　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的间隔
.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")//用kryo序列化
.set("spark.streaming.backpressure.enabled","true") //数据的反压机制
.set("spark.task.maxFailures","10")//task最大失败次数
.set("spark.streaming.kafka.maxRetries","5") //kafka的最大重试次数
.set("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown","true")//程序优雅关闭
.set("spark.io.compression.codec","snappy") //压缩模式
<p>
.set("spark.rdd.compress","true") //压缩RDD的分区
.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),//从该topic最新位置开始读取数据
"enable.auto.commit"->(false:lang.Boolean),
Constants.SESSION_TIMEOUT_MS->ConfigurationManager.getProperty(Constants.SESSION_TIMEOUT_MS) //最大程度的确保Spark集群和kafka连接的稳定性
)
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)
//此处进行处理数据操作
ssc.start()
ssc.awaitTermination()
}
</p>
　　如有错误请指正，不胜感激。
　　最佳实践:ELK(elasticsearch+logstash+kibana)日志采集系统
　　文章目录
　　一、安装环境
　　系统版本：分 6.5
　　JDK：1.8.0_181
　　弹性搜索-6.4.2
　　日志-6.4.2
　　木花-6.4.2
　　其次，安装 JDK 2.1 并下载 JDK：
　　此环境下载 64 位 tar .gz 包，并将安装包复制到安装服务器/home/ 目录
　　[root@localhost ~]# 光盘 /首页/
　　[root@localhost local]# tar -xzvf JDK-8u181-linux-x64.tar.gz
　　2.2. 配置环境变量
　　[root@localhost本地]# vim /etc/profile
　　将以下内容添加到文件末尾
　　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. 配置限制相关参数
　　修改限制.conf
　　vi /etc/security/limits.conf
　　添加以下内容
　　* 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
　　#修改如下内容：
　　软
　　NPRC 1024 修改为 Soft NPRC 4096
　　修改配置 sysctl.conf
　　vi /etc/sysctl.conf
　　#添加下面配置：
　　
　　vm.max_map_count=655360
　　#并执行命令：
　　系统CTL -p
　　2.4. 创建一个运行 ELK 的用户
　　[root@localhost本地]# 组添加麋鹿
　　[root@localhost local]# useradd -g elk elk
　　[root@localhost本地]# passwd elk – 更改 elk 用户密码
　　创建 ELK 运行目录
　　[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户完成
　　第三，安装 Elasticsearch以下由麋鹿用户
　　操作，麋鹿用户以麋鹿用户身份登录服务器
　　下载 ELK 安装包，上传到服务器并解压。
　　解压缩命令：tar -xzvf 软件包名称
　　配置弹性搜索
　　vi conf/elasticsearch.yml
　　修改如下：
　　cluster.name: mycluster
node.name: node-1
node.master: true #指定了该节点可能成为 master 节点，还可以是数据节点
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为false，注意要在Memory下面:
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
　　修改 jvm.options 文件中的以下内容以设置使用的最大和最小内存量
　　-Xms1g
-Xmx1g
　　向防火墙配置添加了端口
　　苏根
　　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>
　　服务IP表重新启动
　　保存以退出
　　启动弹性搜索
　　./elasticsearch -d & --后台启动
　　检查启动是否成功
　　使用浏览器访问：：9200
　　安装了 Elasticsearch。
　　四、安装日志库
　　logstash 是负责采集和过滤日志的 ELK
　　按如下方式编写配置文件：
　　解释：
　　logstash 配置文件必须收录三件事：
　　input{}：该模块负责采集日志，可以由生成日志的业务系统从文件中读取、从 Redis 读取或开放端口直接写入 logstash
　　filter{}：该模块负责过滤采集到的日志，并根据过滤定义日志的显示字段。
　　output{}：该模块负责将过滤后的日志输出到 ElasticSearch 或文件、redis 等。
　　该环境从文件中读取日志，业务系统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
　　输出
　　直接输出到 Elasticsearch
　　此环境需要处理来自两组业务系统的日志
　　type：代表类型，其实这个类型被推送到 Elasticsearch，方便后续的 kibana 分类搜索，一般直接命名业务系统的项目名称路径
　　：读取文件的路径
　　这意味着，当日志中报告错误时，错误的换行符归因于上一条消息的内容
　　start_position => “开始”是指从文件头部读取 查看全部

　　完整解决方案:从零开始构建web应用：让chrome成为移动开发的标准
　　文章实时采集和推送到云端，数据可以供多个用户的快速编辑修改和分享，准确的说，chrome并不只是一个浏览器，更是一个精确控制权的云服务器。
　　
　　你好，chrome是一个有身份的client。我们不需要知道你在使用你自己的浏览器。你只需要告诉我你的浏览器号，我可以替你发送你浏览器的内容给你的朋友。并且不用你的真名。在浏览器编辑好内容后同步到云端，然后你就可以分享给朋友。
　　基于这两年的开发经验来看，chrome支持cloud和explore，我认为两者很相似，都是web技术发展到一定阶段后对应有了一个类似于浏览器的产品。cloud就是将一个url映射到一个远程客户端，这样用户在浏览网页时可以使用本地的cloud，更优秀的一点就是可以进行定制化、分享等服务；而explore是将某个url映射到一个云服务，你只需要发布你的数据，程序将根据你的需求去定制、分享你的数据等等。
　　
　　但对于一个平台化来说，想要做到平台各方都满意，必然就是要去权限，而如果所有人都在平台上编辑、分享数据，平台很可能会因为出现多个人同时在同一个数据库中写入、分享数据，而造成数据混乱。用户与用户、用户与服务器的比例控制，很可能通过限制用户申请的服务器数来达到一个相对的平衡。
　　实践能够最大限度发现问题，有意入门的可以直接看《从零开始构建web应用：让chrome成为移动开发的标准》， 查看全部

　　诀窍:自动标注10个关键词的用法，不要迷信“妙招”
　　文章实时采集，可以做自动标题和关键词。比如有100个订单，要新添加，要自动标注10个关键词。如果之前只有5个关键词的话，那么也很容易。最难的不是数据采集，而是如何把数据用好。用好的前提，一定是使用的工具是正确的，而正确的工具和正确的数据是保持一致的，使用的时候才会有个“对”的感觉。好工具不如“妙招”，这个道理大家都懂，可是怎么用呢？了解一个东西，用法一定要正确，而不要迷信“妙招”。
　　
　　关键词“keeplearningposttoseo”这个例子说明其实用的时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：关键词布局前期评估，竞争力、搜索热度、转化率；效果评估，词性分析、相关性分析、词根、跨度、前后缀、长尾词组词；数据记录，评估如何做第三方统计；基础工具：采集代码、使用工具；另外，我更建议你下载一个keep+的excel表，一键导入，就可以满足最基本的数据采集了。
　　关键词工具个人认为十个八个就足够用了，已经非常好用了。所以，理论和工具都掌握了之后，剩下的就是要碰到实际问题了。什么是实际问题呢？比如你做seo的目的是增加关键词数量。假设我目前关键词需求已经很多了，但是这个词竞争又很大，你想增加关键词数量，怎么办？再假设，这个词已经竞争不大了，你又想增加关键词数量怎么办？有时候，你觉得那些数量不多，就干脆把它放弃了。
　　
　　有时候，你又很想解决这个问题，比如，你觉得有了30个关键词，就是一张白纸，你又想找点材料丰富一下关键词，怎么办？但是你有这些需求了，目前已经数量不多了，你又想如何增加关键词数量，你到底是要用这个数量去获取那些用户呢？又想要拥有自己的素材，以及在内容的创作上也可以拥有一些独特点，怎么办？..如果你实际遇到以上问题了，你会是什么感觉呢？好奇心又来了，你会问：那么如何不让它占满你的手机屏幕呢？这些都是实际应用的问题，哪一个因素会比较重要呢？其实都重要。
　　虽然你还能够从各个角度发散思维，但是你不知道最终的答案。所以，实际应用的过程中，会遇到各种各样的问题，每个问题解决方法又不一样。所以呢，这里有一个特别好的公式：影响关键词数量的因素因素=可能的原因+可能的方法。影响关键词数量的因素有很多，简单的有：原来有没有原本有的关键词、现在有没有关键词（虽然你也可以去研究出很多。
　　但是我自己用这个方法，往往能找到不少的相关类似词组）、这个关键词往前或往后会不会成为长尾词（往前找不到，往后找能找到的，找到高度相关，可以直接联想，在建立更多的词语，否。 查看全部

　　免费获取:免费图片采集批量添加水印软件
　　平时采集图片素材，想给图片自动加水印？图片采集，批量添加水印，我们可以使用SEO工具来实现，图片采集有很多种方式，我们可以使用关键词采集文章图片，或者通过网站链接自动进入采集全站图片，对采集后的图片进行批量模板处理，可以实现图片的批量编辑。
　　批量给图片采集加水印可以让我们获得大量的图片素材。通过关键词搜索，我们可以得到最近更新的热门实时优质图片，如图，通过工具的SEO模板，我们不仅可以转储图片，还可以通过以下方式对图片进行本地化添加水印。
　　在 SEO 中，优化我们的图像水印是提高点击率的 SEO 技巧之一，网站 在搜索结果中出现的一个公认因素是它收到的点击百分比，称为点击-通过率。假设我们的 网站 在特定搜索引擎中排名第 4。如果访问者点击我们的 网站 而不是前几个结果，我们应该期待排名上升。
　　
　　但是为什么人们会选择我们的 网站 而不是之前的 网站 呢？熟悉我们品牌的客户更有可能选择我们的官方网站。无论平台对我们的竞争对手的排名有多高，或者他们的 网站 有多少反向链接，了解我们的人都会点击我们的链接。
　　品牌和SEO如何获得链接？搜索引擎用来确定搜索引擎排名的算法仍然严重依赖链接。有机、相关和编辑获得的链接是平台最看重的。没有办法为他们购买或交易。
　　这意味着获得的理想链接是人们访问我们的 网站、阅读我们的内容并链接到它的结果。并非所有读者都将对链接到我们的 网站 的内容选择过程负责。有些人会选择链接到我们，有些人不会。即使他们喜欢我们的内容，如果他们从未听说过我们，他们可能会犹豫是否要链接到我们。正因为我们是个谜，所以他们很谨慎。
　　但是让我们假装他们熟悉我们的名字。让我们假设他们知道我们是我们领域的重要参与者。他们熟悉我们的公司及其声誉。很容易看出为什么在这种情况下他们更容易联系我们。
　　
　　不过，对于主要 SEO 目标是提高品牌知名度的企业，这里有一些建议。他们表明，在不忽视流量、转化和潜在客户的情况下，品牌知名度受到高度重视。
　　根据我们经验丰富的利基市场撰写引人入胜的 文章 故事对于建立稳固的品牌形象至关重要。谈到 SEO，是什么让我们在竞争中脱颖而出？
　　一个有效的策略是开发 原创 和其他人在 网站 上找不到的真实内容。除了我们，没有人知道该拥有什么？我们从个人经验中学到了什么。写作时使用它：提供轶事、突出细节、强调客户体验、突出业务挑战和成功等等。
　　实用文章:文章原创度检测工具
　　尊敬的用户：目前正在修订中
　　选择我们的工具是否正确？
　　纸牌屋的力量
　　为什么选择纸牌屋伪原创工具？
　　1.如果您是中小型站长网站那么您是合适的。
　　1.伪原创同义词替换词库：[100%]系统8W同义词库+自定义10000同义词库
　　
　　如果你还在为这份工作而苦苦挣扎伪原创不妨试试纸牌屋伪原创工具。毕竟，人们的精力和脑力是有限的。伪原创工作是枯燥乏味的。
　　如果您想实现低成本、高效的伪原创方式，那么您必须使用适合您的强大伪原创工具。您需要通过系统同义词库和自定义同义词库的同义词替换随机插入这个文章不存在的打乱句。添加锚文本，添加相关图片库信息，添加文章版权信息。让你的文章真正变得伪原创 文章。
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　　需要适度伪原创文章你是合适的。
　　
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　　网站操作中，您是合适的。 查看全部

　　事实:文章实时采集回传，你找我要，我都告诉你！
　　文章实时采集回传，你找我就行！而且个人天地网站给你，免费无版权限制，赶紧来吧！别光问，我都告诉你，我需要什么数据就找我要，我都告诉你！同时，你也可以天地网站快速发布到朋友圈，让别人帮你打广告！啥？你说发布不了？交不起钱？没事，你还是可以去淘宝看看，
　　
　　利益无关(｡･ω･｡)大概是两年前吧，那时候qq空间还没有那么普及，于是有个同学就利用qq空间的广告导流到他的扣扣空间赚钱(๑๑)记得是一天赚了好几百(〃∀〃)由于某些原因，这个行业我也接触过(･ω･`)♪在贴吧里面，本着“爱上贴吧永远不嫌贵”的心态，就开始了各种搜索然后收集素材(大概在百度里面是可以查到相关信息的吧，但是为什么不在百度百科查到呢(。
　　﹏。*))唉。这个钱太容易赚了。下个app(･ω･`)♪然后进去那个商家直播间(自己加小心呀，有诱导金钱交易的，金额要达到官方规定值，否则不发)注意是点进去，不是直接加到里面去！！！qq和微信在里面都是可以接受提现的，主要是qq！(微信是不能在朋友圈发出来的！所以一定要谨慎)（貌似说了半天都没给钱(`)）于是他就发出来一个他们的视频，里面有部分数据然后我就按照他说的一步一步查，找到出处了！然后就是原地爆炸！我忘了说了！他是抓了相关网站的广告量，给出售了23块钱！(`ω′)于是我又找到了一个网站，然后放了我的素材想看看对不对(￣д￣;)哈哈哈哈哈结果我跳出了弹窗！bilibili有很多雷人镜头！这么深扒？拉倒吧(。
　　
　　•︿•。)然后我就没有继续走，心想着应该是腾讯盗取了他的资源然后，过了几个月！他还是在那个网站里于是就气愤的报了警（真的，不要太悲观，有一天你会知道，警察叔叔，是真的会永远对他睁一只眼闭一只眼()）（告诉你吧，我都给他寄了好几十好几百的警告函但是没用，因为这只是警告函(｀･ω･)）目前我已经知道怎么回事了，准备找回来了，不过具体怎么回，我也说不清楚，也不可能告诉你，自己判断吧然后其他时间偶尔在其他扣扣群、qq群看到一些奇葩的消息，我也就把他们拉进群里劝劝内容说出来有点难听哈，还是自己判断吧。
　　总之很危险，不要做，不过，做了之后只要不到处发广告，你还是会有回来赚钱的机会的分割线目前来看还是有不少人赚到了钱的，那我也赶紧跟上啊毕竟。 查看全部

　　干货分享:短视频seo霸屏全网，采集精准实时有效数据私信截流-运营解决方案
　　4.同城爆破有视频和二维码吗？
　　我们会直接给你一个完整的同城爆破系统，和我们之前的抖音暴君画面一样，和触控一样，所以这个问题是没有必要的。
　　5、如何在短视频seo中编辑短视频？你用过软件吗？我发了一个，但我看不到我发了之后发生了什么？
　　目前系统没有短视频编辑功能。如果你是剪辑视频软件，可以使用剪辑pr来剪辑，操作也很简单。发完就看不到了，很大的原因是短视频平台没有通过审核。
　　6、昨天发的视频，想看看今天有没有询价，直接看询价可以吗？
　　如果您发布视频，您通常会在第二天看到询问。
　　7、我随机测试了一个产品，想在询价列表中删除该产品的询价信息。我应该怎么办？
　　目前查询不支持删除，此功能将尽快更新
　　8、为客户开户时，对账号和密码有什么特殊要求吗？比如特殊情况
　　目前对开户的账户密码没有特殊要求。
　　9. 关键词排名信息从何而来？
　　关键词 的排名信息相当于在 抖音 中搜索单词，找到我们发布视频的位置。
　　拿下前十名
　　10、查询信息会是一两年前的吗？
　　查询信息将被过滤。一般询盘都控制在1个月以内，而且我们都在监控作品的实时数据，所以我们得到的询盘信息会更加准确。
　　11、人工监控的次数有限制吗？
　　目前手动监控次数没有限制
　　12、客户开始选择初级版本，以后想升级怎么办？差价可以升级吗？
　　我们不会向您出售多少条像在外面销售的初级版本的查询信息。我们直接给你最先进的。您需要尽可能多的查询信息，所以不存在这样的问题。当然你要，如果你是代理或独立建造商，会单独讨论。
　　13、前两天测试的账号，大部分查询信息来自一个账号。是不是因为我们的检索系统对这个行业本身不太重视？后期客户需要手动监控视频，增加查询量。如果是这样的话，根本没有必要使用这个系统。客户可以通过大V号抖音找到评论。
　　如果我们自动监控，我们通过搜索用户，然后找到用户的视频，然后获取视频下方的所有评论来做到这一点。在这种情况下，如果用户视频下方有大量意向数据，那么一个账号下可能会有短期信息。如果客户分布完成，会有其他用户的信息
　　14、人工监控，如果ABC的多个用户同时监控一个抖音账号，分布式查询的信息规则是什么？都是一样的数据吗？
　　
　　可能有相同的数据，但不太可能
　　15. 为什么我的查询没有更新？
　　询价信息将在提交后0.5-2小时内更新。如果有一段时间没有更新，请稍等。大家可以看看外面很多小同行，基本24小时，我们会第一时间更新新版本。会更快
　　16. 视频提交发布后显示参数错误是怎么回事？
　　一般参数错误是由于发布的视频标题数量大于 55 字
　　主题文字个数+#个数+空格个数+@@@的短视频账号名个数不超过55字
　　17、上传的视频一直审核失败是怎么回事？
　　如果审核不通过，一般是因为短视频平台判断不适合披露，一般包括：处理、视频模糊、内容原因等。处理的可能性最大，所以在后期多听——销售培训，我们PR技术培训的时候也多听听，用我们的模板做，不会出现这种情况
　　18、本地客户如何精准捕捉？比如襄阳律师的婚纱摄影只有襄阳的客户
　　对于本地用户，监控时可以添加区域词进行监控，如襄阳律师、襄阳婚纱摄影等。
　　19. 我可以在没有公司的情况下推动吗？营业执照必须上传吗？
　　没有公司可以推广
　　20、膜结构是否属于建筑材料和家装的范畴？产品是膜结构车棚停车棚也是家装建材品类吗？
　　膜结构建材家装（这种行业问题可以直接百度搜索清楚）说实话这些我都没做过，也不是很懂。
　　21.这个词被监控了，为什么不能再添加？
　　目前不能重复添加监控词。监控一个词一次和监控两次的效果是一样的。
　　22、终端客户的操作方式，是我自己操作还是教客户自己操作？
　　这可以。如果我们在这里经营，可以尝试向客户收取换货操作费，也就是我们常说的换货操作。
　　23、合作结束后，客户的同城二维码可以使用吗？之前发布的视频会受到影响吗？
　　同城轰炸机二维码无法再使用，但之前发布的视频依然存在。
　　24. 电脑能收到查询信息，手机不能收到怎么办？
　　手机绑定不经常使用。过一段时间就会停止推送
　　
　　25、发布的视频全部加水印，手机品牌不违规。审查仍然失败。是平台的问题吗？
　　如果审核不通过，一般是因为短视频平台认定不适合披露，一般包括：处理、视频模糊、内容原因等，处理的可能性最大。建议在售后组多问问技术，或者看客户资料包里的数据库。
　　26. 上传未通过审核的视频是否会计入包裹指定数量？
　　上传失败的内容不计入包内指定数量，点击重新发布即可
　　27、很多客户因为物流成本等原因，不做全国生产，而是做周边或者本地生产，有什么办法吗？
　　在监控词时，可以通过添加本地词来监控本地词。同时，正在增加本地方言服务功能
　　28. 全部测试完成后，参赛视频的总数会增加吗？
　　添加新词时，竞争视频的总数会增加，如果没有新词，则不会增加。
　　29. 检测900个视频，为什么潜在客户总数只有9个？如果检测到所有视频或 9 个呢？
　　在这种情况下，一般是由于行业缺乏相关数据。建议更换监控字
　　30.如果产品重新测试，之前发出的查询是否会重新分发？
　　在同一个账户内，不会重复分发。和。不建议重复 关键词 监控。遇到关键词监控的次数比较少，建议更换关键词
　　32. 测试过的视频如果有新的客户留言，会不会自动去采集增加挖矿次数？
　　如果已经测试的视频有新客户留言，只要他还在监控，我们就会采集出来。说了这么多，我们正在监控同行的最新实时工作 采集 新增数据
　　33、对于不同的监控产品，如果采集的潜在客户消息数据有相同的数据，会不会重复分发？
　　监控不同的产品，基本不会出现相同的客户留言数据。无重复分发
　　34. 我们在后台发布的视频是否发布到这些抖音号码的作品中？
　　是的，后台发布的视频直接发布到我们平台绑定的抖音账号
　　35. 我可以查到客户在后台发布的视频是在哪里发布的吗？
　　是的，在后台视频管理中，点击查看按钮可以直接看到发布的视频。
　　36.有的客户要先测试，我是测试账号，怎么开测试
　　不建议先给客户试用，因为很多客户会先抓一堆数据来达到免费卖淫的心态，不建议收费试用。, 网上的妓女太多了
　　干货教程:伪原创文章生成器软件手机版 v1.1
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　　直观:短视频精准监控采集同行数据系统
　　6亿日活跃用户的短视频将在2020年下半年强势进入市场，在本地生活服务领域很快发力。同城版块也推出了新的产品功能。庞大的线下企业主在短视频营销中非常重要。好的。2021年一定是同城线下实体店爆发的元年。
　　截至2020年8月，包括短视频火山版在内，短视频日活跃用户已超过6亿，这意味着每天有一半的中国网民在使用，短视频的商业模式也越来越多繁荣。
　　精准获客短视频大数据就是对同行业人采集的信息数据进行分类汇总，采集实时最有效的数据，再通过精准的采集，得到有效数据采集down，包括关键词，拦截peer的流量！！！
　　首页作品采集支持随产品选视频采集自定义首页次数随机采集支持导出循环采集
　　.视频评论采集支持链接或id采集视频中所有评论支持导出到excel支持过滤关键词导出UID或抖音数字
　　.个人作品采集支持链接或UID采集所有作品支持批量下载无水印视频
　　
　　.粉丝数据采集支持男女年龄筛选支持选择导出UID或抖音进行精准细化
　　.Nearby采集支持选择各个地区采集号码设置支持过滤男女支持选择导出UID或抖音号码
　　短视频营销的作用：
　　1.在竞品视频下方获取准确的实时询盘客源
　　2.原创作品的批量制作
　　3.全网短视频平台一键分发，
　　4、自动过滤平台热门长尾词标题，实现占屏矩阵的搜索排名。
　　
　　5.同城营销爆款，一键扫码裂变！
　　短视频精准获客系统：
　　1.批量监控和精准的行业同行作品客户
　　2.实时采集关键词评论同行业作品下方有效数据（每10分钟更新一次新数据）
　　3.对端流量实时监控的精准监控和拦截
　　4、直播间数据实时监控采集
　　事实:用好方法让你百度收录迅速实现
　　希望网站快点让百度收录成为很多SEO伙伴的一大难题。百度是大多数站长赖以生存的搜索引擎。的收录的速度不同，所以，百度收录使用网站的频率一直是站长和SEOer关注的焦点。
　　我们先来了解一下百度收录的规则。
　　百度收录的规则和原则，不分其他情况，无屏蔽、错误等。
　　页面url生成&gt;百度发送蜘蛛&gt;蜘蛛找到网站&gt;蜘蛛开始抓取页面&gt;蜘蛛反馈页面信息&gt;百度数据库&gt;通过算法判断页面质量&gt;进入索引库&gt;开始索引&gt;用户搜索关键词页面显示，其他搜索引擎类似。
　　网站百度快速分享收录的方法心得：
　　1、稳定的服务器+优秀的建站方案+合理的网站结构
　　
　　选择稳定的服务器是关键。如果网站极不稳定，网站访问经常挂掉，搜索引擎蜘蛛或用户不会喜欢这样的网站；优秀的建站程序，尤其是那些有利于SEO优化的建站程序；合理的网站结构可以让搜索引擎蜘蛛和用户在网站中自由浏览，来去自如。
　　2.域名的选择
　　您有一个优秀的旧域名，它与当前的 网站 内容相关。这样的域名一定会给你的网站加分。如果域名是过去使用过的域名，被搜索引擎K丢弃了，一旦你注册并使用了，不管你的网站再好，搜索引擎可能都要观察很长一段时间，即使不是收录your网站。
　　3. 本地构建网站
　　网站本地构建完成后，上线。这个过程非常重要。有的站长一直在线搭建网站，在线调试修改。这是非常不鼓励的，它会让搜索引擎认为 网站 特别不稳定。
　　4.白帽SEO优化
　　一定要使用白帽SEO优化技术，不要投机取巧。定期更新一些原创内容，同时为用户带来有价值的信息，是网站长期的发展规划。内容为王的道理是不变的，原创内容是搜索引擎最关心的。如果原创内容不多，而你采集丰富文章在线，一定要做伪原创。您可以使用 SEO Online Intelligence AI伪原创 批量处理 伪原创 并为您的 网站 创建更多优质内容。
　　
　　5.百度站长平台绑定网站
　　新站上线后，即刻绑定百度搜索资源平台。进入百度搜索资源平台-普通收录，可以看到百度提供了三种推送链接的方式。Sitemap提交：将Sitemap文件上传到网站根目录，使用百度站长工具上传网站地图。手动提交：如果不想通过程序提交，可以手动提交链接到百度。API提交：网站发布新内容，可以主动向百度第一时间推送链接，确保百度收录能尽快发布新链接。主动推送可以提交的链接数量上限是根据您提交的新生成的有价值链接的数量来确定的。百度会根据提交新链接的数量不时调整上限。可提交链接的限制越高。这里我们可以使用SEO百度批量功能实现API批量推送，实时推送百度链接，提速收录！
　　6. 定期更新文章
　　网站上线后，建议每天更新原创文章（至少伪原创创建后必须是文章，在第四点已经介绍，可以使用SEO在线智能AI伪原创)，为用户分享有价值的信息。搜索引擎蜘蛛会来访问您的网站，您会发现蜘蛛访问的频率较低。在这种情况下，我们需要抓住每一个机会，在网站上创造尽可能多的内容，让蜘蛛每次访问都能看到新鲜的内容，从而吸引蜘蛛访问，增加访问频率。
　　7.合适的朋友链和外链
　　有很多方法可以增加外部链接。内页锚文本链接，内页纯文本超链接，还可以引导搜索引擎对目标链接进行爬取和爬取，甚至识别相关的锚文本内容。提高目标链接的排名。在某些平台上放置您自己的 网站 链接或与其他网站交换朋友链接。当然，在一些优质的网站上尽量适当的放置自己的链接，不要考虑垃圾网站。切记不要在短时间内增加外链，顺其自然就好。
　　总结一下：百度收录和百度快收录还是有很多问题的，如果每一个维度都做完，百度收录根本不是问题，以上内容仅供参考！如果你喜欢这篇文章关于百度收录的文章，可以给我点个赞，谢谢！今天的分享就写到这里，希望能对大家有所帮助！ 查看全部

　　整套解决方案:短视频精准监控采集同行数据系统
　　短视频SEO是基于短视频排名优化的产品，可以快速达到短视频排名靠前的效果，进而帮助企业做进一步的营销。我们这些做企业的人都明白，用户群体是比较大的。在圈子里，要有营销的市场。所以短视频SEO产品的初衷由此而来，正是因为看中了后期短视频的发展趋势和规模。
　　短视频实时精准获客系统：
　　, 日爆粉2000+
　　、精准行业同行作品客户批量监控
　　、实时采集关键词评论同行业作品下方有效数据
　　、精准监控拦截对端流量实时监控
　　
　　、实时监控直播间数据采集
　　, 视频评论采集支持链接或id采集视频中的所有评论支持导出到excel支持过滤关键词导出UID或抖音数字
　　, 个人作品采集支持链接或UID采集所有作品均支持批量下载无水印视频
　　、粉丝数据采集支持男女年龄筛选支持选择导出UID或抖音进行精准细化
　　, 附近采集支持选择每个地区采集号码设置支持过滤男女支持选择导出UID或抖音号码
　　、视频搜索支持版块关键词搜索支持自定义数量支持导出数据批量下载视频
　　,关注采集采集他关注的用户数据支持导出数据
　　
　　、用户搜索 支持搜索内容或视频号 支持导出 支持右键多功能扩展数据挖掘
　　, 个人采集 支持首页链接或UID 采集作者喜欢的用户数据支持自定义采集数量、右键、多功能扩展数据挖掘
　　, 好物列表支持选择分类搜索数据导出
　　、音乐列表支持音乐ID挖掘数据模式，右键多功能扩展数据挖掘
　　, 视频播放支持本地播放、循环播放、一一播放，更多功能正在开发中
　　我们来看一些行业案例：
　　女性手袋、服装行业、培训机构、减肥行业、化妆品、婚纱摄影、房屋装饰行业、旅游行业、舞蹈培训、男科行业等案例。
　　详细数据:大数据有哪些采集工具呢？
　　数据采集对于所有数据系统都是必不可少的，随着大数据越来越受到重视，数据采集的挑战也更加突出。今天就来看看大数据技术在数据方面使用了哪些方法采集：
　　
　　1.离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境中，ETL基本上是数据采集的代表，包括数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load））。在转换过程中，需要针对特定​​业务场景进行数据管理，如非法数据监控过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、数据完整性保证等。
　　2.实时采集：工具：Flume/Kafka；real-time 采集主要用于考虑流处理的业务场景，比如记录数据源进行的各种操作活动，比如网络监控流量管理，金融应用的存量核算，web记录的用户访问行为服务器。在流处理场景中，data采集会成为Kafka的消费者，就像截取上游数据源源不断的大坝，然后根据数据进行相应的处理（如去重、去噪、中间计算）业务场景等），然后写入相应的数据存储。这个过程类似于传统的 ETL，但它是一种流处理方法，而不是定时批处理作业。
　　
　　3、互联网采集：工具：爬虫、DPI等；Scribe 是 Facebook 开发的数据（日志）采集系统。也称为网络蜘蛛或网络机器人，它是根据一定的规则自动从万维网上抓取信息的程序或脚本。除了网络中收录的内容，爬虫还可以使用DPI或DFI等带宽管理技术来处理网络流量的采集。
　　4、其他数据采集方法对于企业生产经营数据中对客户数据、财务数据等保密要求较高的数据，可以与数据技术服务商合作，使用特定的系统接口等相关方法采集 数据。比如八达云计算旗下的数字化企业BDSaaS，在数据采集技术、BI数据分析、或者数据安全保密等方面都做得很好。数据的采集是挖掘数据价值的第一步。当数据量越来越大时，必然会有更多有用的数据可以提取出来。只要用好数据处理平台，就能保证数据分析结果的有效性，帮助企业实现数据驱动。 查看全部

　　最新版:网页图片自动提取采集教程
　　指定采集图片教程，网页图片采集分为指定网页图片采集和关键词图片采集，我们都可以用图片采集 软件轻松采集图像素材，工作流程为图像采集、图像处理和图像导出。
　　1. 图片采集
　　指定网页图片采集，输入我们的目标网站的链接，点击抓图图片链接，等待任务被抓取。如图，将图片链接导入图片链接下载栏，完成指定的网站图片采集。
　　关键词图片采集，在关键词采集任务中，输入我们的关键词或者长尾词，点击开始任务，可以使用所有平台关键词文章采集，得到的文章都是搜索引擎下拉热门文章，所以得到的图文新颖、实时，流行，在任务预览中点击导出图片，可以在本地文件夹中获取大量图片。
　　
　　2.图像处理
　　在采集之后的图片导出到本地文件夹或者发布给我们网站之前，我们可以对图片进行批量处理。通过设置图片的px像素大小、大小、格式等来批量过滤我们需要的图片，并且可以对图片进行旋转、镜像、加水印等操作。对于需要发布到网站的图片，我们可以根据原文自动提取tdk，给我们的图片添加alt标签。
　　3.图像导出和图文发布
　　图片采集软件支持导出多种格式到我们本地文件夹，或者发布到我们的网站自媒体平台，支持导出本地gif/jpg/png/pdf/word/txt，等类文档格式，
　　压缩和重复的内容，如果我们为 网站 上的每个页面创建唯一的源素材，则无需担心重复的内容。但是，如果我们有很多具有相似内容的页面，则可能会导致重大问题。重复的内容可以出现在任何 网站 上，例如 cms 在不同的 URL 处生成同一页面的多个版本。
　　
　　还是同一个故事，内容图薄。这是当页面上没有足够的文本和图像来提供价值或回答搜索者的问题时。搜索引擎可能会认为这与我们的 网站 无关，并且不会将其排名靠前。
　　因此，重要的是要跟踪所有薄页和重复页面并尽快将其删除。为了确保我们 网站 的最佳 SEO 和有机增长，我们必须确保 网站 上的内容既不单薄也不重复。
　　图片采集和文章采集，数据采集一直在我们身边。三者只是侧重点不同。通过图片采集软件，我们还可以对文章数据进行采集，图文素材采集、数据筛选、抓取和分析都可以轻松完成。
　　终极:伪原创生成工具
　　伪原创 构建工具 v1.1 绿色版
　　
　　云检测安全
　　大小：27KB 适用平台：赢 32 位/64 位
　　应用介绍
　　
　　伪原创生成器工具是一个
　　站长必备的工具，通过设置替换字符和设置关键字，伪原创生成器工具可以生成原创文本的伪原创文章，让搜索引擎认为您的文章在互联网上是独一无二的文章，从而增加了您网站的权重。
　　其次，伪原创代将根据您设置的关键字将您的链接添加到文章，从而增加您的内部链接和反向链接网站。 查看全部

　　解决方案:streamset hive到mysql_如何使用StreamSets实时采集K
　　1. 文档目的
　　内容概述
　　1. 测试环境准备
　　2. 配置流集
　　3. 创建点线并进行测试
　　4. 总结
　　测试环境
　　1.红帽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 条件
　　1. 集群已启用哨兵
　　2. 测试环境准备
　　1. 为测试准备 JSON 数据
　　{
　　“学校”：1，
　　“地址”：2，
　　“否”：“页面”，
　　“类”：3，
　　“学生”：[{
　　“名称”：“第 1 页”，
　　“老师”：“拉里”，
　　“年龄”：40
　　}，{
　　“名称”：“第2页”，
　　“老师”：“拉里”，
　　“年龄”：50
　　}，{
　　“名称”：“第3页”，
　　“老师”：“拉里”，
　　“年龄”：51
　　}]
　　}
　　（向左和向右滑动）。
　　2. 授权 SDC 用户
　　由于集群已启用 Sentry，因此需要在此处对 sdc 用户进行授权，否则 sdc 用户无法创建表并将数据写入 Hive 数据库
　　3. 为流集创建点画线
　　1. 登录到流集并创建kafka2hive_json点画线
　　
　　2. 添加卡夫卡消费者作为源，并在点子线流程中配置卡夫卡基本信息
　　配置与 Kafka 相关的信息，如经纪人、ZK、组、主题和 Kerberos 信息
　　配置数据格式化方法，写入 Kafka 的数据采用 JSON 格式，因此请在此处选择 JSON 格式
　　3. 增加脚本赋值器模块，主要用于处理嵌套的 JSON 数据
　　编写 JSON 数据解析代码，将嵌套的 JSON 解析为多个记录，并将其传输到蜂巢元数据
　　解析脚本如下：
　　对于（可变 = 0; i
　　尝试{
　　学生=记录[i].值[&#39;学生&#39;];
　　日志错误（“---------++++++++------”+学生长度）;
　　对于（varj=0; j
　　（“============”+学生[0].姓名]
　　varnewRecord=sdcFunctions.createRecord（true）;
　　varstudentMap=sdcFunctions.createMap（true）;
　　学生地图 no=记录 [i].value [&#39;no&#39;];
　　学生地图学校=记录[i].值[&#39;学校&#39;];
　　学生地图.class=记录[i].值[&#39;类&#39;];
　　学生地图地址=记录[i].值[&#39;地址&#39;];
　　学生地图名称=学生姓名;
　　学生地图教师=学生[j].教师;
　　学生地图年龄=学生年龄;;
　　新记录值=学生地图;
　　（“-------------”+新记录值[&#39;学校&#39;]）
　　输出写入（新记录）;
　　}
　　}捕获（e）{
　　//Sendrecordtoerror
　　错误写入（记录[i]，e）;
　　}
　　}
　　（向左和向右滑动）。
　　4. 添加 Hive 元数据中间处理模块，并选择相应的 CDH 版本
　　配置蜂巢的 JDBC 信息
　　配置 Hive 的表信息，并指定表名和数据库名称
　　指定数据格式，指定 Avro，在
　　
　　选项，但在后处理中不支持拼花格式
　　5. 增加Hadoop FS处理模块，主要用于将蜂巢元数据写入HDFS
　　配置 Hadoop FS，配置 HDFS 网址并启用 Kerberos 身份验证
　　为 Hadoop FS 配置输出文件
　　注意：选中“标头中的目录”会导致 HDFS 使用该目录
　　在上一步写入数据时由 Hive 元数据模块传递，“空闲超时”主要用于指定 Hadoop FS 模块空闲多长时间以将数据刷新到 HDFS 数据目录。
　　配置“延迟记录”参数并使用默认参数
　　指定写入 HDFS 的数据的格式
　　6. 将主要用于创建表的 Hive 元存储模块添加到 Hive 库中
　　配置配置单元信息和 JDBC 访问 URL
　　配置单元元存储的高级配置
　　7. 点击验证流程，如下图所示，流程正常
　　到目前为止，卡夫卡数据到Hive的流程配置已经完成。
　　4. 工艺测试验证
　　1. 启动kafka2hive_json的点线，成功启动如下图所示
　　2. 使用 Kafka 的制作人脚本生成消息以kafka_hive_topic
　　卡夫卡-控制台-制作人\
　　--topickafka_hive_topic\
　　：9092，：9092，：9092
　　（向左和向右滑动）。
　　3. 检查流集中kafka2hive_json的管道操作
　　4. 使用 SDC 用户登录 Hue 以查看ods_user表数据
　　将嵌套的 JSON 数据解析为 3 条数据，并将其插入到ods_user表中。
　　5. 总结
　　1. 使用流集的 Kafka 消费者模块访问 Kafka 的嵌套 JSON 数据后，您无法直接将数据存储到 Hive 中，您需要解析嵌套的 JSON 数据，您可以使用此处的赋值器模块，流集支持多种评估器语言（例如：JavaScprit、Jython、Groovy、表达式和 Spark）。
　　2. 由于集群中启用了 Sentry，因此默认情况下 StreamSet 使用 sdc 用户访问蜂巢，当您要在 Hive 数据库中创建表时，您需要对 sdc 用户进行授权，否则将报告权限异常。
　　3. 在配置 Hive 的 JDBC 时，我们需要在 JDBC URL 之后指定用户和密码，否则会报告匿名用户没有访问权限的问题，请注意您必须携带密码。
　　4. 高清帧模块是
　　接收到HiveMetadata模块的数据后生成为临时文件，数据不会立即写入HDFS，并且可以通过“空闲超时”参数控制将数据刷新到HDFS的频率。
　　经验:容器日志管理的最佳实践
　　摘要：本文以Docker为例，结合阿里云日志服务团队在日志领域多年积累的丰富经验，介绍容器日志处理的通用方法和最佳实践。
　　背景
　　自2013年dotCloud开源Docker以来，以Docker为代表的容器产品以隔离性好、可移植性高、资源占用少、启动快等特点迅速风靡全球。下图显示了 2013 年以来 Docker 和 OpenStack 的搜索趋势。
　　容器技术在部署、交付等环节给人们带来了很多便利，但在日志处理领域也带来了很多新的挑战，包括：
　　如果日志保存在容器内，在容器销毁时会被删除。由于容器的生命周期与虚拟机相比大大缩短，创建和销毁都是正常的，所以需要一种持久化日志的方式；
　　进入容器时代后，需要管理的目标对象远多于虚拟机或物理机。登录目标容器排查问题会变得更加复杂和不经济；
　　容器的出现让微服务更容易实现，引入更多组件的同时也给我们的系统带来了松耦合。因此，我们需要一种既能帮助我们全局了解系统运行情况，又能快速定位问题现场、还原上下文的技术。
　　日志处理流程
　　本文以Docker为例，介绍容器日志处理的一般方法和最佳实践，包括：
　　容器日志实时采集;
　　查询分析和可视化；
　　日志上下文分析；
　　LiveTail - 云上的 tail -f。
　　容器实时日志采集
　　容器日志分类
　　采集Logs 首先，我们需要找出日志存在的位置。这里以两个常见的容器 Nginx 和 Tomcat 为例进行分析。
　　Nginx 生成的日志包括 access.log 和 error.log。根据 nginx Dockerfile，access.log 和 error.log 分别被重定向到 STDOUT 和 STDERR。
　　Tomcat 会生成很多日志，包括 catalina.log、access.log、manager.log、host-manager.log 等。tomcat Dockerfile 不会将这些日志重定向到标准输出，它们存在于容器内部。
　　容器产生的大部分日志都可以归结为上述情况。在这里，我们不妨将容器日志分为以下两类。
　　标准输出
　　使用日志记录驱动程序
　　容器的标准输出会被日志驱动统一处理。如下图所示，不同的日志驱动程序会将标准输出写入不同的目的地。
　　通过日志记录驱动程序 采集 的容器标准输出的优点是使用简单，例如：
　　缺点
　　使用 json-file 和 journald 以外的其他日志记录驱动程序将使 docker logs API 不可用。比如当你在宿主机上使用portainer管理容器，并且使用上述两种以外的日志驱动时，你会发现无法通过UI界面观察到容器的标准输出。
　　使用 docker 日志 API
　　对于那些使用默认日志驱动的容器，我们可以通过向 docker daemon 发送 docker logs 命令来获取容器的标准输出。使用这种方法采集log的工具有logspout、sematext-agent-docker等。下面例子中的命令意思是获取容器自2018-01-01T15:00:00以来的最新5条日志。
　　缺点
　　当日志量较大时，这种方式会给 docker daemon 带来很大的压力，导致 docker daemon 无法及时响应创建容器、销毁容器等命令。
　　采集 json 文件文件
　　默认的日志驱动程序会将日志以json格式写入主机文件，文件路径为/var/lib/docker/containers//-json.log。这样，采集容器标准输出的目的就可以通过直接采集host文件来实现。
　　推荐这种方案，因为它既不会使 docker logs API 不可用，也不会影响 docker daemon，而且现在很多工具都原生支持 采集host 文件，例如 filebeat、logtail 等。
　　文本日志
　　挂载主机目录
　　采集容器中文本日志最简单的方法是在启动容器时通过bind mounts或者volumes将宿主目录挂载到容器日志所在目录，如下图。
　　
　　对于tomcat容器的访问日志，使用命令docker run -it -v /tmp/app/vol1:/usr/local/tomcat/logs tomcat挂载主机目录/tmp/app/vol1到访问日志中容器在目录/usr/local/tomcat/logs上，通过采集主机目录/tmp/app/vol1下的日志实现采集tomcat访问日志的目的。
　　计算容器rootfs挂载点
　　使用挂载宿主目录采集log的方法会侵入应用程序，因为它需要容器在启动时收录mount命令。如果 采集 进程对用户是透明的，那就太好了。实际上，这可以通过计算容器 rootfs 挂载点来实现。
　　与容器 rootfs 挂载点密不可分的一个概念是存储驱动程序。在实际使用中，用户往往会根据Linux版本、文件系统类型、容器读写条件等因素来选择合适的存储驱动。在不同的存储驱动下，容器的rootfs挂载点遵循一定的规则，所以我们可以根据存储驱动的类型来推断容器的rootfs挂载点，然后采集容器的内部日志。下表显示了某些存储驱动程序的 rootfs 挂载点以及如何计算它们。
　　Logtail解决方案
　　在充分对比采集容器日志的各种方法，综合梳理用户的反馈和诉求后，日志服务团队推出了容器日志的一站式解决方案。
　　特征
　　logtail解决方案包括以下功能：
　　支持主机上容器的采集主机文件和日志（包括标准输出和日志文件）；
　　支持容器的自动发现，即当你配置了一个采集目标时，每当有满足条件的容器被创建时，容器上的目标日志就会自动采集；
　　支持通过docker标签和环境变量过滤指定容器，支持白名单和黑名单机制；
　　采集数据自动标记，即在采集的日志中自动添加容器名称、容器IP、文件路径等信息标识数据源；
　　支持 采集 K8s 容器日志。
　　核心优势
　　通过检查点机制和部署额外的监控流程来保证至少一次语义；
　　经过多次双11和双12的测试，以及阿里巴巴集团内部百万级的部署规模，稳定性和性能非常有保障。
　　K8s 容器日志采集
　　与K8s生态深度融合，非常方便采集 K8s容器日志是日志服务logtail解决方案的另一大特色。
　　采集配置管理：
　　支持采集通过WEB控制台进行配置管理；
　　支持采集通过CRD(CustomResourceDefinition)方式进行配置管理（这种方式更容易与K8s部署发布流程集成）。
　　采集模式：
　　通过DaemonSet方式支持采集K8s容器日志，即在每个节点上运行一个采集客户端logtail，适用于单功能集群；
　　通过Sidecar方式支持采集K8s容器日志，即在每个Pod中以容器的形式运行一个采集客户端logtail，适用于大型、混合、PAAS集群。
　　关于Logtail方案的详细说明，请参考文章综合改进、阿里云Docker/Kubernetes(K8S)日志方案及选型对比。
　　查询分析和可视化
　　完成日志采集工作后，下一步就是对这些日志进行查询、分析和可视化。以Tomcat访问日志为例，介绍日志服务提供的强大的查询、分析、可视化功能。
　　快速搜索
　　当容器日志为采集时，会携带容器名称、容器IP、目标文件路径等信息，所以在查询的时候可以通过这些信息快速定位目标容器和文件。查询功能的详细介绍请参考文档查询语法。
　　实时分析
　　日志服务的实时分析功能兼容SQL语法，提供200多种聚合功能。如果您有使用 SQL 的经验，您可以轻松编写满足您业务需求的分析语句。例如：
　　计算访问的前 10 个 uri。
　　统计当前 15 分钟内网络流量相对于前一小时的变化。
　　该语句使用同比链函数计算不同时间段的网络流量。
　　可视化
　　为了让数据更加生动，您可以使用日志服务内置的各种图表将 SQL 计算结果可视化，并将图表组合成一个仪表板。
　　
　　下图是一个基于Tomcat访问日志的dashboard，展示了不良请求率、网络流量、状态码随时间变化趋势等信息。此仪表板显示多个 Tomcat 容器的聚合数据。您可以使用仪表盘过滤功能，通过指定容器名称来查看单个容器的数据。
　　日志上下文分析
　　查询分析、仪表盘等功能可以帮助我们掌握全局信息，了解系统的整体运行情况，但定位具体问题往往需要上下文信息的帮助。
　　上下文定义
　　上下文是指围绕问题的线索，例如日志中错误的上下文。上下文由两个元素组成：
　　下表显示了不同数据源的最小区分粒度。
　　上下文查询的挑战
　　在集中式日志存储的情况下，采集 端和服务器端都很难保证日志的原创顺序：
　　在客户端层面，一个主机上运行着多个容器，每个容器都会有多个需要采集的目标文件。log采集软件需要利用机器的多个CPU核对日志进行解析和预处理，通过多线程并发或单线程异步回调处理网络发送的IO慢问题。这可以防止日志数据按照机器上事件的生成顺序到达服务器。
　　在服务器层面，由于采用水平可扩展的多机负载均衡架构，同一客户端机器的日志会分散在多个存储节点上。根据分散的日志很难恢复原来的顺序。
　　原则
　　日志服务通过在每条日志中附加一些额外的信息以及服务器的关键词查询能力巧妙地解决了上述问题。原理如下图所示。
　　当日志为采集时，用于标识日志源的信息（即上面提到的最小区分粒度）会自动添加为source_id。对于容器场景，信息包括容器名称、文件路径等；
　　日志服务的各种采集客户端一般都会选择批量上传日志，多条日志形成一个数据包。客户端会向这些包写入一个单调递增的package_id，包中的每条日志在包内都有一个偏移量；
　　服务器会将 source_id、package_id 和 offset 组合为一个字段并为其构建索引。这样，即使各种日志在服务器上以混合状态存储，我们也可以根据source_id、package_id和offset，精确定位到一条日志。
　　如果想详细了解上下文分析的功能，请参考文章上下文查询，分布式系统日志上下文查询功能。
　　LiveTail - 云尾 -f
　　除了查看日志的上下文信息，有时我们还希望能够持续观察容器的输出。
　　传统方式
　　下表展示了如何在传统模式下实时监控容器日志。
　　痛点
　　通过传统方式监控容器日志有以下痛点：
　　当容器较多时，定位目标容器耗时耗力；
　　不同类型的容器日志需要不同的观察方式，增加了使用成本；
　　关键信息查询展示不够简单直观。
　　功能与原理
　　针对这些问题，日志服务推出了LiveTail功能。与传统模式相比，具有以下优点：
　　可根据单个日志或日志服务的查询分析功能快速定位目标容器；
　　在不进入目标容器的情况下，统一观察不同类型的容器日志；
　　支持关键词过滤；
　　支持设置键列。
　　在实现方面，LiveTail 主要是利用上一章提到的上下文查询原理来快速定位目标容器和目标文件。然后，客户端定期向服务器发送请求以提取最新数据。
　　也可以观看视频进一步了解采集的功能，容器日志的查询、分析和可视化。
　　“视频”可在公众号回复“阿里巴巴云日志”获取。 查看全部

　　技巧:一个实时精准触达系统的自我修养
　　问题定义
　　在互联网行业，唯一不变的就是它一直在变化。作为技术专业的学生，​​我们经常会遇到以下需求：
　　当用户采集的产品价格降低时，及时通知用户，方便双方达成交易；新用户或90天内未交易的用户浏览多款商品并引导用户主动与卖家聊天，或给用户发红包，方便用户完成首单；
　　这些需求本质上是以下逻辑：实时采集分析用户行为，通过规则计算，精准触达合格用户。普通的开发模式很难承担这种需求，所以我们专门开发了omega系统来解决这种问题。omega系统分为三个子系统：
　　前两部分我们在文章之前已经详细讲解过，这次我们将重点介绍用户参与系统如何设计和实现灵活的策略配置和精准的参与。
　　系统设计2.1，逻辑架构
　　为了便于读者理解，我们简单回顾一下omega系统的逻辑架构。欧米茄系统是根据高内升力和低耦合的原理进行拆分的。每个部分都是一个独立完整的系统，也可以组装起来提供服务。
　　三层相通，可以独立对外提供服务，也可以共同承担对外业务。目前正在承接用户增长、游戏玩法和安全相关业务。
　　
　　以用户增长业务为例，在用户体验过程中，运营通过合理的策略组合引导用户完成交易行为，在产品形态上达到“啊哈”时刻。这些策略可能是终端内的权限公开、POP、实时推送，以及终端外的推送、短信和外呼。Omega系统整合了终端内外的主动/被动接入通道，以用户的实时状态为核心，实现了一套满足长期运营的战略编排技术解决方案体系。
　　2.2. 到达过程
　　访问过程本身是比较清晰的。我们将流程划分为多个小节点，并配置每个节点将它们组合起来，确保每个节点都是可插拔、可替换的实现。整体用户联系系统处理流程如下：
　　用户范围是 omega 系统进程的最后一部分。需要封装足够多的通用触达能力，保证触达的实时性和有效性，否则会伤害用户体验。接下来我们通过详细的设计来看看用户reach系统是如何保证reach策略可组装、可插拔、灵活配置、达到实时特性的。
　　2.3. 详细设计
　　注：metaq为阿里巴巴内部使用的MQ框架；HSF 是 RPC 框架。
　　用户接入中心的目标是独立提供服务，支持灵活的可插拔配置和精准的策略接入，所以设计重点是减少外部依赖，通过MQ在外部减少对外部系统的直接依赖和耦合；内部清晰通过配置子模块组合各个子模块的功能边界。
　　用户触达中心的主要功能是维护触达策略和封装标准触达能力，分为以下几个部分：
　　
　　在线效果
　　用户联络中心上线后，通过配置承接了多项业务，包括闲鱼金麟双十一、用户增长、租借、租赁等多种业务场景，通过灵活的运营配置策略，实时精准获取权限，得到如下数据结果：
　　到达目标人群的准确率大大提高；
　　黄金鳞片玩法延迟1s；
　　授人以鱼不如授人以渔，提供操作工具，彻底解放开发资源；
　　其中双十一项目对实时性要求较高，QPS也比较高，充分验证了Omega系统尤其是用户接入中心的性能和实时接入能力。最后，浏览商品降价场景的推送点击率相比线下有很​​大提升。
　　摘要展望
　　Omega系统是一种高度抽象的解决方案，适用于实时性要求高、操作主导、实验快速的场景。秉承这一理念，用户触控中心封装了多种通用触控能力，支持灵活可插拔的过滤器配置，设计标准埋点协议，支持快速业务实验和数据归属分析。未来，我们将支持线下画像数据的标准化接入和数据返回分析的标准化，打通业务上下游数据，在功能上实现流程闭环。也欢迎广大读者交流讨论。
　　原创链接
　　总结:网站SEO诊断优化分析，这样做更有效
　　1.什么是网站seo分析
　　网站结构分为物理结构和逻辑结构，对网站排名影响最大的是链接形成的逻辑结构。
　　网站位置。您可能会惊讶地发现，影响网站排名的第一因素不是SEO技术问题，而是网站定位。所谓定位，就是为你的网站建立独特的差异化优势，而不是跟风。换句话说，提供一个让用户网站参与而不是竞争网站的理由。
　　关键词位置。特别是title标签应该出现关键词，并且每个页面都应该设置一个单独的title标签，避免关键词和title标签叠加。
　　网站内容质量。这主要包括2个方面，原创内容的相关性和相关性。
　　内部链接。在影响网站排名的因素中，如果外部链接很关键，那么内部链接是基础。
　　网站结构。较好的网站物理结构包括平面结构和树状结构，两者都可以链接形成逻辑树状结构。树状的逻辑结构正是搜索引擎所喜欢的。
　　2. 如何分析一个网站
　　首先，检查域名信息。
　　通过工具查询。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、看网站结构框架、样式表、js等的使用。
　　这是看网站的代码如何优化，如何使用div+CSS。分析网页的结构框架主要看网站的布局以及是否有框架。样式表在哪种形式，外部或内部。网页使用js，合理使用js可以减少网页的源码，但是如果合理大量使用，会影响网页的爬取。
　　第三，查看网站的收录卷、外部链接和快照。
　　收录的数量可以反映网站是否受搜索引擎欢迎，也可以判断网站内容的原创质量。看外链可以反映其他网站对网站的评价。此外，外部链接的来源也很重要。不同的来源对改进 网站 有不同的权重。. 因此，在构建外链时，不仅要做到数量，还要做到质量。快照状态可以反映网站的更新状态。只有网站的内容更新频繁，&lt;​​原创的信息对搜索引擎友好，才会吸引搜索引擎蜘蛛去爬。
　　第四，看关键词的排名。
　　关键词 的排名主要从 网站 的主键和长尾 关键词 考虑。做过seo的人都知道，有时候自己排名的关键词做的不好，一些不刻意做的词也会有好的排名。所以，这一点是需要考虑的。当然，主关键词的排名越高，SEO越好，关键词的合理选择，更能体现执行能力。
　　五、网站目录的情况及内部链接的构建。
　　网站目录使用了多少层，文件名怎么写。尽量不要让用户花费很大的力气点击多次找到自己要找的内容，最好不超过4级。另外，网站的内链建设也很重要，内链可以通过关键词进行链式构建。主页与其他页面的关联程度如何，以及目录页面与其他页面的关联程度如何。要实现内部页面链接应该是紧密和循环的。
　　六、看关键词和head标签的布局。
　　选择 关键词 时，主 关键词 和长尾 关键词 都被选中。所以考虑到 关键词 的分布，它可以反映 SEO 做得有多好。关键词的位置、频次、标注等，比如关键词是否加粗、下划线等。另外还要看head标签是怎么设置的，从title、keyword、deion ，以及连接方式，比如图片的alt是如何设置的等等。
　　网站定位是一个企业，一个产品。网站定位是确定网站的特点，具体的使用场合及其特殊的用户群体以及其特点带来的好处，即网站网络上的一个特殊位置，其核心理念、目标用户群、核心角色等。新竞争力认为网站定位营销的本质是对用户、市场、产品、价格和广告需求的重新细分和定位，预设形象状态用户心中的网站。
　　
　　3、哪些数据指标值得分析？
　　1、用户如何访问网站？
　　关注数据：访问源（Referrers）、IP访问量（IP）、用户访问量UV（User Of View）、页面浏览量PV（Page Of View）
　　2、用户如何浏览网站
　　关注数据：平均访问时间、平均访问页面数
　　3、用户流失率
　　关注数据：跳出率
　　4. 关键用户行为
　　关注数据：目标转化率、目标转化成本
　　5. 用户对网站收入的贡献
　　关注数据：平均订单成本、订单收入、投资回报率 (ROI)
　　4. 网站如何做数据分析
　　当我们得到一个站点时，我们通常不知道如何开始。其实最重要的还是百度背景的数据分析。通过后台的数据分析，我们可以发现网站的缺陷以及用户对现有网站的看法哪个部分更有趣。找到这些对后期网站的优化很有帮助。找数据就等于找用户需求。
　　一、分析ip、pv、uv的比例
　　就真实性而言，uv是真实用户，ip只是一个地址段。首先要看的是uv与ip的比值。uv大于ip是正常的，但是如果ip大于uv而且数据经常是这样的，就需要注意了。很可能是被采集 攻击或者有假蜘蛛。的访问。二是看uv与pv的比值。如果 uv 与 pv 的比例接近 1:1，那么 网站 的质量很差。您如何看待我们行业中 uv:pv 的正常值？你可以多问问同行后台的比例，再去平均。如果我们的比率低于平均水平，则意味着质量非常差。如果远大于平均水平，要么是质量非常好，或者内容中存在其他影响用户点击的内容。通常，uv:pv 的比例也与 网站 的跳出率相同。此时，您可能需要考虑修改或重新做一个网站。
　　二、来源搜索引擎占比
　　在百度统计的来源分析中，有一栏是搜索引擎。该列的比率可以告诉我们网站 用户来自哪些搜索引擎。当然，网站的用户大部分来自百度，但在某些行业，有一半的用户来自360等搜索引擎，尤其是用户群体往往是年龄较大的用户。当我们不了解一个行业时，来源搜索引擎的比例可以帮助我们了解网站用户群体的构成比例，然后根据这个比例调整网站和广告模式。
　　三、搜索关键词来源
　　搜索关键词的来源是统计用户进入我们网站的关键词搜索，然后根据关键词。通过搜索关键词来源，可以挖掘出大量长尾关键词布局，删除不需要的页面。去除多余的流量也有助于网站制作更好的内容。
　　四、入口页面
　　入口页是指用户通过其他方式直接进入的网站的某个页面，包括首页和内页。入口页面主要通过搜索和外部链接进入。搜索关键词进入首页或搜索长尾关键词进入某人内部，或通过外部链接。这些数据的统计可以帮助我们了解网站的哪些页面被排名以及它们是如何排名的。如果排名第一但带来的IP很少，很有可能是标题的设置有问题，不够吸引人。用户。如果你带了很多ip，但是这个页面的跳出率很高，要么是这个页面质量差，要么是这个页面的内链设置有问题，你必须修改内链。
　　
　　五、面试页面
　　访问过的页面是指网站用户访问最多的页面。导致页面访问量增加的因素有两个：一是首页推荐，二是内页推荐。如果你发现一个页面在我们的内链中被推荐的不多，但是采访的次数比较多，那么标题的作用应该考虑在外链的引导之外，你可以考虑更好地推荐这个页面。但是，当发现一个页面的访问量很高，而在这个页面上的停留时间比较低时，就需要提高页面的质量了。如果跳出率很高，说明内链设置很差，或者这个页面的内容根本不符合网站的内容。
　　总结：通过百度统计后台的数据分析，可以看出网站的优缺点。数据不会说谎，所以它能给我们最真实的用户需求数据。但是网站的数据是基于网站已有的内容。如果某个关键词是这个行业的潜在词，而网站没有这个关键词，分析数据时就不会得到这个关键词的数据。
　　5.数据分析工具
　　1.网站流量来源的数据分析工具
　　分析网站流量来源的数据分析工具，市场覆盖率最大的51LA统计。
　　51LA的单网站历史流量查询功能
　　通过这个功能，我可以知道某个流量源在最近一个月的流量变化，从而更好的掌握各个推广渠道的流量趋势。
　　2.搜索引擎收录、反向链接、PR值、网站排名综合查询工具
　　以上功能都是判断一个网站的质量标准，一个网站可以被很多搜索引擎收录使用，反向链接很多，PR值比较高与网站 的排名可以反映这个网站 的质量。这些功能也可以在admin5 chinaz的站长工具栏找到。这里推荐一款可以一次性全面查询的工具。
　　通过这个网站查询，可以一次性找到网站的各个搜索引擎的收录和反向链接。您还可以找到 googlePR 值和 sogouPR 值。ALEXA排行榜和中国网站排行榜也同时被查。另外还有百度最近的收录情况网站、百度快照日期、网站导出的链接数等网站很多重要的质量指标被一次性签出。这样，当大家想知道自己网站和合作网站的基本素质的时候，可以用这个工具一目了然。
　　三：链接检查工具
　　这个功能是我最喜欢的，因为它对我的SEO工作很有帮助，大大提高了我的工作效率。在做SEO之前，我做了很多友好的链接。但是我们不能每天都花时间去检查对方是否还有我们的链接，对方是否突然被百度K击中，对方是否按照我们的要求有关键词链接，或者配合网站公关更新 该帖子不再符合我们的链接标准。自从发现这个工具后，这些问题都解决了，再也不用花时间一一检查了，只要用这个工具，输入网址，按回车键，一切就搞定了。
　　使用此工具检查您博客的链接状态
　　从上图可以看出我链接的网站对方百度收录，对方PR值，对方主页是否链接了我的链接，关键词 链接是对方外链的位置是什么，对方最新的百度快照是什么日期，这些都是交换友好链接衡量SEO效果的标准。使用此工具，无论交换多少链接，您都不必担心没有时间检查。我现在一周查一次，发现有一条消息说我的网站没有被链接，于是我去实际查了一下，确认对方已经删除了，我会相应删除. 网站 地址：
　　四：解析百度关键词 SEO工具
　　由于百度禁用了相关词查询功能，站长们很难在热门关键词下找到更多关键词，不得不一一查看。这个词的百度索引是多少，是否值得去SEO。我在优化一个网站的时候，也采集了200个以上与网站内容相关的词，然后一一查百度索引。更少的时间，但因为我有这个工具，这些不再是问题，我可以做尽可能多的网站content关键词分析。通过这个工具，我可以找到一个热门词下的所有相关词，还可以得到每个关键词的百度索引。如果没有，请使用您的百度指数账号添加持续观察。
　　通过这个工具输入关键词“beauty”，得到了一些与美相关的热门词的百度索引。假设我想做美图站的SEO，我知道除了主关键词“美”之外还有哪些词的搜索量比较大，对我来说很值得做SEO。 查看全部

　　解读:落井下石javascript代码效果点击可看代码我分两步
　　文章实时采集，每种方式我都尝试过很多，一直一个一个来，直到后来发现了一个很好用的js插件——落井下石javascript代码效果点击可看大图如何实现，直接看代码我分两步讲解这个插件：第一步：进入该页面后双击鼠标右键，然后再进入菜单栏。第二步：在这里你能看到许多很好用的js插件，特别推荐这个js代码效果：点击可看大图excel中的样式和公式是不可以转移到html页面中的，我知道css会导致颜色混乱，所以我不导入css到公式和excel的样式。
　　
　　ajax高级应用，点击可看大图调整公式格式很重要！比如公式格式我是这样来实现的，点击公式号可看效果：所以遇到类似于我这样的情况，多半是小弟弟你分辨得不仔细。关注我，获取更多技巧！。
　　
　　ajax调用，稍稍改变下公式形式：conststr='"alt"';constx=1;window.x==='1'?expansions.x%='':expansions.x%='{1}';html按“”的语义编码，还支持手机显示、扫码加载尽在咫尺。
　　momo是可以监控js请求的同时，按照请求消息数据自动建立对应的原型链。也可以监控sql语句的执行结果。它可以同时跟踪多个对象的http消息，默认是按照请求的顺序列表显示。 查看全部

　　解决方案:直播分享｜腾讯云 MongoDB 智能诊断及性能优化实践
　　本次直播主要分为五个部分：
　　MongoDB的核心优势是什么？
　　MongoDB 是一个用 C++ 语言编写的基于分布式文件存储的数据库。首先，我们来看看它的核心优势。这里有几个：
　　MongoDB是开源的分布式数据库，可以解决传统数据库存储容量的瓶颈问题，用户不再需要提前考虑分库分表等操作。同时，MongoDB也是一个天然的高可用数据库。比如一主两从的工作模式，当主节点意外宕机时，从节点会接管主节点的工作，整个过程不需要依赖任何第三方组件.
　　MongoDB的表结构比较自由，添加字段方便快捷。与传统数据库中的大表添加字段相比，运维成本大大降低。
　　MongoDB早期使用MMAPv1存储引擎，后来换成了WiredTiger存储引擎，支持行级粒度锁定、热数据缓存等特性，为MongoDB带来高性能、低延迟、高吞吐。
　　在默认配置下，MongoDB使用snappy压缩算法，平均可以实现2到4倍的文本数据压缩能力。如果使用zlib压缩算法，可以提升到3到7倍，但是zlib对性能有一定的影响，所以网上一般使用默认配置即可。经测试，默认配置下，相同数据写入MongoDB、MySQL、ES的实际磁盘消耗比例约为1:3:6。
　　MongoDB 支持五种平衡访问策略：
　　primary：读取主节点。当主节点异常时，可能会导致短期业务异常。
　　primaryPreferred：首选Primary，当Primary异常时可以读取Secondary。
　　secondary：读取slave节点，将流量均衡分配到多个slave节点，实现负载均衡。
　　secondaryPreferred：首选从节点。如果从节点异常，则读取主节点。
　　最近：最近的访问。在多机房场景下，就近访问可以避免跨机房访问。
　　腾讯云MongoDB核心优势
　　腾讯云MongoDB目前已服务于游戏、电商、社交、教育、新闻、金融、物联网、软件服务、汽车出行、音视频等多个行业。
　　相比用户自建的MongoDB数据库，腾讯云MongoDB在智能运维、可用性、安全性、性能等方面更具优势。同时通过DBbrain提供一站式监控诊断分析，并能给出相应的优化建议。还集成了官方常用工具，方便用户使用。
　　此外，腾讯云 MongoDB 在内核上也做了一些定制化开发，比如解决表数达到百万级时的性能问题，提供 SQL 限流功能，减少流量过大导致的集群不可用问题。安全方面，腾讯云MongoDB可在7天内将数据恢复到任意点，并提供24小时专业支持服务。此外，它还自然地在云端集成了高可用、高性能等通用能力。
　　云上 MongoDB 集群常见问题
　　3.1。使用分片集群
　　云上分片集群遇到的常见问题如上，主要包括大表不启用分片、分片方式次优、分片构建选择不当、高峰期集群抖动未设置平衡窗口等。
　　有的用户有一个误区，就是从副本集切换到多分片集群，认为什么都不做，集群的自然性能是副本集的几倍，存储容量是副本的几倍默认设置。
　　如果分片集群中没有开启分片功能，数据和流量会默认到主分片，主分片是分片集群中的一个分片。因此，对于数据量大、流量大的集群，记得开启分片功能。
　　通常情况下，如果用户主要查看，比如通过order id，可以选择hash sharding方式，这样既保证了读性能，又保证了数据离散写入不同的shard，保证了写入性能和避免了由于数据不平衡导致的大量moveChunk操作。
　　如果用户查询主要是范围查询，一般推荐使用范围分片。
　　如果有大量的检查点和大量的范围查询，为了避免范围查询引起的所有分片广播查询，建议进行范围分片，这样检查点和普通范围查询都可以从一个分片获取数据。
　　对于分片集群分片，通常选择高频查询字段作为分片字段。同时注意insert、update等写操作必须收录sharding字段，否则mongos会因为不知道写哪一部分而返回异常信息。切片数据。
　　分片集群的很多抖动都与 moveChunk 有关。moveChunk操作会增加锁、资源消耗，还会涉及到路由刷新等过程。因此，建议分片集群设置一个平衡窗口期，尽量在业务低峰期进行平衡操作。
　　分片方式和分片构造的选择比较特殊，与业务使用方式密切相关。因此，需要提取和评估以确保最佳的读写性能。
　　3.2. 索引问题
　　注意索引问题包括索引操作过程问题和索引内容问题，下面将详细介绍。
　　以给副本集添加索引为例，createIndex创建索引成功实际上是在主节点成功后返回，而从节点还没有成功添加索引。如果用户进行读写分离，从节点上的压力比较大，从节点上执行索引的时间可能会更长。如果用户的主节点执行成功，createindex 返回并立即添加其他索引。此时，可能有多个索引。在从节点执行的情况下，从节点的压力会非常大。
　　另外，如果用户添加索引“成功”，此时从节点实际上还在执行索引，用户立即删除表的索引。此时从节点将无法访问，因为删除索引会添加一个 MODE_X 排他锁。
　　如果业务很核心，不允许有任何抖动，也可以采用滚动添加索引的方式来添加索引。有关详细信息，请参阅：
　　
　　MongoDB智能索引推荐实现
　　智能指标推荐主要是基于指标规则和成本估算来实现的。整体架构如下：
　　智能指数推荐分为四个模块：
　　其中agent模块和kafka模块的逻辑比较简单，这里主要介绍日志分类模块和成本估算模块。
　　4.1。日志分类模块实现步骤
　　第一步：提取有效的慢日志。
　　并非所有慢查询日志都需要处理。只需要提取存在索引问题的慢查询，例如次优索引和全表扫描。如果判断指标不是最优的？
　　答案是比较数据扫描的行数和使用索引时实际返回的行数。如果差异较大，则判断指标不是最优的，需要进一步优化。
　　步骤2：根据过滤器对SQL进行分类。
　　同一个数据库表中有很多查询，查询条件不同。属于同一类的 SQL 需要满足几个条件，即数据库、表、命令、查询条件完全相同。前三个条件很容易区分。比如在同一个数据库同一个表的情况下，查询条件（包括find、update、delete等）同一个类别，同一个查询条件的前提是查询关键字必须相同且运算符属于同一类别。也忽略查询字段顺序。
　　日志聚合处理
　　定期从DB中获取分类后的SQL信息，发送给成本估算模块进行处理。
　　4.2. 指标成本计算模块处理流程
　　4.3. 候选指数成本计算
　　成本计算的主要步骤：
　　假设有一个候选索引[{work:1, city:1,province:1}, {city:1,province:1,age:1}])，成本计算过程如下图所示：
　　上面候选索引对应的执行计划流程为：如果查询选择候选索引执行，则执行计划先进入索引扫描阶段，再进入OR阶段。OR阶段执行完毕后，会启动fetch操作，最终得到结果整个进程扫描了多少行数据，获得了多少行数据，以及整个进程的执行时间。
　　腾讯云的成本估算是通过旁路模块实现的，实现难度大，需要对整个内核执行计划有透彻的了解。因此，对于自研用户，如果研发人力有限，可以将数据采样到新的MongoDB集群中。根据候选索引规则，可以根据内核现有能力计算出字段区分度和候选索引成本。最后得出执行索引扫描的结论。多少行，返回多少行，执行时间多长，最终可以得到最优索引。
　　智能指数推荐已服务，将逐步向用户开放。有兴趣的可以去体验一下。索引推荐基本可以在半小时内找到实例上存在的索引问题。除了推荐最优索引外，还可以找出实例上的无用索引和重复索引，使最少的索引能够满足用户的需求和性能。等等会更好。
　　4.4. 腾讯云 MongoDB 索引推荐总结
　　快：在慢查询产生后半小时左右启动最优索引。
　　标准：推荐指标是候选指标中计算成本最低的指标
　　稳定：采样计算过程对云上集群影响不大，在索引添加过程中增加了保护措施。同一实例最多可以同时添加一个索引。
　　MongoDB内核SQL限流实现
　　5.1。SQL为什么要限流？
　　首先我们来思考这样一个问题：SQL为什么要限流？
　　一方面，当流量过大，负载过高，数据库抖动可能导致雪崩时，可以限制流量，保证部分请求可以正常返回。另一方面，为了节省成本，有些用户将多个用户的数据写入同一个实例的不同表中。在某个时刻，用户的新界面可能不正确或者出现其他异常情况，导致流量非常大，这会影响到这个实例上的其他核心服务，可以通过current来限制异常或者不太重要的表的流量限制以确保核心业务流量可以正常访问。另外还有一些突然的表扫描、高危操作等，可以通过限流来限制。
　　5.2. 内核在哪里添加限流功能？
　　那么，我们在内核中哪里做SQL限流功能呢？
　　首先，我们来看看MongoDB的整体架构。它是分层的。第一层是网络收发模块。网络发送和接收后，命令处理模块解析SQL，然后SQL会进入查询引擎模块、读写模块和并发控制模块等流程。
　　
　　5.3. SQL限流核心实现
　　我们整个SQL限流模块是在命令处理模块之后添加的。在这里添加它有什么好处？因为这里已经获取了详细的SQL，并且在并发控制之前实现了SQL限流，避免了SQL限流中的操作影响并发控制和数据库读写访问，防止与下层发生冲突级并发控制模块。
　　内核SQL限流的整体流程如下：
　　首先，可以在DBbrain界面上配置策略规则，比如SQL类型、并发度，可以配置定时关机或者手动关机。定时关机是指最大运行时间。手动关闭是指打开后一直执行，除非手动关闭停止。
　　然后根据读写SQL关键字，配置规则后，可以限制指定库、表或指定SQL语句的流量。整个过程是先在DBbrain控制台下发规则。以分片集群为例，下发给分片集群的配置服务器。配置服务器收到后，将规则写入配置服务器的表中。分片服务器 每个 mongod 都会定期从配置服务器获取这些规则，并将它们加载到自己的内存中。所有 mongod 节点的内存中都会有完整的规则数据。当一个请求发起时，它会通过客户端到达代理，然后到达 mongod 节点。, 匹配限流规则，触发限流操作。
　　至于为什么选择对mongod而不是mongos做限流。主要原因是mongos上的流量控制是客户端根据IP进行hash，可能会造成流量不均。另外，线上有副本集的集群，也有分片集群。在mongod上做可以实现代码统一。对mongos做限流，因为mongos是无状态的，不能保证一定程度的相互控制。最后瓶颈一般在mongod节点上，所以我们选择在mongod上限流。
　　5.4. SQL限流规则和规则匹配限流流程
　　下面继续分享腾讯云MongoDB SQL限流的限流规则和规则匹配限流流程。
　　至于SQL限流规则中收录的信息，主要包括SQL类型（如增删改查）、限流时间和并发数。并发数可以限制某种类型的请求同时访问我们的DB的并发量，另外一个就是关键字，可以匹配也可以匹配表，甚至可以匹配详细的SQL，这样指定可以限制库、表和某些类型的 SQL。
　　当请求到达MongoDB时，具体的处理流程是首先检查该实例是否开启了SQL限流功能。如果开启，则提取用户请求中的库、表和SQL关键字信息，下一步与配置的限制流规则进行匹配，判断该类型SQL是否有可用的ticket。
　　Ticket 代表并发控制中的并发数。如果没有可用的票证，例如票证值为0，则直接限制请求并返回客户端异常。如果有可用的ticket，则将ticket value 减1，同时访问DB。访问DB后，将数据返回给客户端，同时释放当前ticket，后续请求可以继续复用。这是整个限流工作流程。.
　　SQL限流经验如下：
　　智能诊断案例分享（路由问题、排他锁问题）
　　以下是MongoDB社区分享的两个典型案例。踩坑后果很严重，这里单独分享。
　　6.1。路由异常诊断与优化
　　mongos 1触发chunk [1-50}从shard 2迁移到shard 1。在整个迁移过程中，mongos 1、shard 2、shard 1都能感知到这个事件，所以他们都有最新的路由信息​​。但是mongos 2、mongos 3和shard 0感知不到这个事件，所以还是老路由信息，认为chunk[1-50}还在shard 2中，但实际上数据已经迁移到shard 1了。
　　由于client读取slave节点，mongos 1收到xx = 20这样的请求后，查询内存中的路由信息​​，数据在shard 1，所以从shard 1中获取slave节点的数据，因为chunk [1-50} 对应的数据都在 shard 1 中，所以可以访问数据。
　　由于从节点默认不进行路由版本检测，当mongos 2或mongos 3访问xx=20的数据时，数据路由记录chunk[1-50}在shard 2，因为数据已经从shard 2迁移过来了分片 Shard 1 和 shard 2 实际上已经没有数据了，所以无法访问数据。
　　优化：
　　6.2.MODE_X排他锁检测
　　很多高危操作会加排他锁，会导致数据库表维度甚至整个节点维度被阻塞，不可用。例如，以下操作会添加 MODE_X 排他锁：
　　①.增表时删除索引
　　②。前台加索引
　　③。表重命名
　　④。索引重建
　　⑤。……
　　MODE_X排他锁检测方法：
　　定时实时获取lockInfo，获取DDL操作对应的独占锁，实时同步用户。
　　总结:如何用GA分析和优化SEO流量？
　　如何使用 GA 分析您的 网站 SEO 流量，以及如何改进它？
　　刘轩轩 文
　　Touch Pulse 咨询数据分析师
　　相信大部分公司都希望自己的网站每天都能有大量的流量入站，大量的广告当然是最直接的方式。
　　然而，这种方法非常昂贵。展示广告的点击率为1%-2%。即使是流行的信息流广告，点击率也只有 5% 左右。如果用大量的广告来带来流量转化，其实ROAS（广告支出回报率）是无法保证的。
　　在淡季或无广告投放时，大部分流量主要来自直接流量、免费搜索、社交流量或推荐流量。在下面的屏幕截图中，55% 的流量来自免费搜索。
　　这个时候，与其花钱去吸引全网用户，还不如去吸引这些有需要的潜在用户。
　　本文将分享如何通过 GA 分析您的 网站 SEO 流量，以及如何改进它。
　　搜索引擎优化流量跟踪
　　在 GA 的流量报告下，有一个“Search Console”模块。此报告提供有关自然搜索流量性能的信息。您可以使用此报告了解用户查询和网站在搜索结果中您还可以查看网站交互点击跳出率和电子商务转化率等数据。
　　至于如何将Search Console工具与GA连接，请参考我们公众号的另一篇文章，描述非常详细。
　　获得SEO流量数据后，如何利用这些数据进行优化？
　　1.增加网站收录的数量
　　
　　我们都知道，只有网站的内容被搜索引擎收录搜索到后，搜索引擎搜索时才会呈现网站的搜索结果。
　　您如何为您的 网站 增加您的 收录 到搜索引擎的流量？
　　首先是定期更新网站内容。
　　搜索引擎的蜘蛛可以习惯网站的爬取。如果发现你的网站经常在早上更新内容，蜘蛛就会经常在早上来你的网站，如果网站长时间不更新或者是不定期更新，蜘蛛可能会认为你的网站是一个未维护的网站，没有新的内容，所以网站的网站@收录效果不好，收录如果不好，当用户在浏览器上检索相关内容时，你的网站的显示次数会相应减少，这是一个连锁反应。
　　其次，查看网站内容的收录量，手动提交非收录的页面。
　　如何在不同的搜索引擎中查看网站的收录量，这个比较简单，市面上有很多查询工具，比如站长工具。
　　还有一种方法是手动添加收录，即每次发布新内容网站后，去百度、360或者谷歌的搜索资源平台，手动将更新的内容提交到平台。这种方式最快最直接，但是需要人工操作的时间成本。
　　2.关键词优化
　　用户在搜索引擎上搜索关键字以找到他们正在寻找的内容。我们都知道SEM（付费关键词）会占据搜索结果的前几名，其次是自然的收录内容匹配。
　　搜索结果有时有几十页。根据谷歌搜索引擎的数据，80%的用户只看了第一页的内容，只有20%的用户会看到第二页，所以如果网站的排名如果没有优化到前两页，被用户看到的机会很小。
　　以搜索结果的第一页为例，一共会显示10个搜索结果。排名第一的内容点击率在23%-35%左右，最后一个内容的点击率只有2%左右，所以前五的位置是军阀的战场。
　　SEO的核心是关键词的优化，包括网页'TDK'的设置、关键词的密度、口碑等，如何优化这是一个很大的课题。大家要找的是一些通用的关键词选择策略，而关键词可以通过GA得到。
　　很多网站都会有搜索功能，就像我们触迈官网的搜索功能，方便用户快速获取感兴趣的内容。
　　用户搜索词直接代表用户的意图和感兴趣的内容。如果很多人在您的 网站 上搜索相关术语，那么很可能更多人也在搜索引擎上搜索它们。因此，可以利用 GA 数据来寻找新的关键词。
　　在 GA 中，有一个采集和分析用户搜索词的报告。在此报告中，您可以看到用户搜索不同字词的次数，以及搜索后退出百分比等数据。
　　在做搜索引擎优化时，可以充分利用这份报告，分析哪些词被检索次数最多，并将这些词应用到SEO或SEM的优化词袋中。
　　
　　3.错误警告
　　我们在浏览网页时，经常会遇到上图。什么是 404 页面？通俗的理解是，你想看的页面不存在。通常是由于 URL 更改、网页删除、网页配置等问题。
　　早在几年前，我们看到的 404 页面还是很生硬的呈现方式，未来我们会越来越重视用户体验，所以我们逐渐用自定义的 404 页面代替了原有的呈现方式。
　　我们都知道搜索引擎收录需要依靠蜘蛛来抓取页面。当搜索引擎蜘蛛在请求 URL 时得到“404”状态响应时，它就知道该 URL 已过期，将不再索引该 URL。网页，并向其数据中心反馈该 URL 处的网页已从数据库中删除。自定义 404 错误页面的内容，这可能会导致重复页面出现问题。
　　对于搜索引擎，尤其是谷歌搜索引擎，不仅难以获得信任指数，而且大大降低了谷歌对网站质量的评价。所以网站404页面的出现非常影响SEO优化。
　　但是“404 - Page Not Found”错误是很难避免的，处理它的方法是监视它。对此，我们可以使用GA来实现：
　　首先，确保所有 404 页面都有统一的页面标题，例如“404-not found”或“Page not found”。
　　其次，在您的 GA 帐户中设置自定义提醒，如下图所示：
　　这样，当网站上的用户浏览到404页面时，我们可以及时发现并纠正。
　　SEO优化是一个长期的过程。不可能像展示广告或搜索广告那样在短时间内给网站带来大量流量。在通过 GA 工具为 SEO 提供数据辅助时，我们需要保持批判性思维，从数据表象中挖掘更深层次的数据价值。
　　（加客服，可加入交流群）
　　备注：昵称-地区-公司-职位
　　GA使用、数据学习、行业交流、干货分享…… 查看全部

　　神奇:用机器模拟人类说英语原创：采小鹿(photo)
　　文章实时采集文本，根据文本自动填充文字之前写过的一篇把美国最大的游戏公司gamefreak的产品项目相关文本语音识别的相关项目结合起来，解决cv&nlp-零设备学习环境不支持语音识别的问题的博客，有兴趣的同学可以了解下。用机器模拟人类说英语原创：采小鹿本文以facebookexpress开发的express为例：express是一款模拟siri、alexa等即时语音对话的app。
　　
　　实现语音对话的技术主要有：基于神经网络的语音识别（neuralnetworkrecognition)、端到端（end-to-end）的语言模型(naturallanguagemodel)、计算机视觉(computervision)、模式识别(semanticrecognition).上一篇作者（其实是个摄影师）：采小鹿(photo)，下载了express的pre-appdemo和代码,本文将全面解析express用到的技术点。
　　自动填充文字：把抽象词转化为更为清晰的单词。比如:...'hotdog'。...'file'等。//已支持'&amp;''&amp;'等在过去的很长时间里，生成的文本大都是以dat格式的方式输出的（以「文件名.**\\n0|api\\n0|api」的形式组成一个dat文件），这种形式仅限于定义较为固定的文本表示方式，在某些场景中并不能很好的满足使用条件。
　　
　　并且由于是以dat的形式输出，文件体积非常大。可以使用类似document2vec将词转化为向量表示，再以向量表示的形式进行词频推测。//我们可以把常用的词的向量拿来用，得到更为清晰的单词。比如drive,elevate,work,sleep，drive这个词，有不同的含义（1v1）：我爱它，我要去它（这个时候只需要从dataframe中[drive1,drive2,drive3,drive4]计算出drive1和drive2之间的词频就可以了）；它是我的伙伴，我要亲他（这个时候只需要计算出drive1到drive2之间的词频就可以了）。
　　...'asymptotic_svd'后简写为.svd。在实际应用中可以提高查找上下文资料的效率。维度进一步提高，可以节省训练时间。//文本分类：可以是字符分类或者表情分类（可以根据上下文图片做类别划分）。对应的dnvec数据集中文本宽度并不严格。作者：采小鹿,facebookexpress开发者，比赛已获得5000多奖金。
　　博客地址：，大多数都是windows平台，只支持标准的textmesh和textcnn，支持的数据格式也较少。所以我们开发了sentence-concatenation+subwordline的方式，把文本结合为新的表示形式。有了svn，建一个用来测试语音识别的文本识别云平台:/。 查看全部

　　干货教程:干货 | 数据埋点采集，看这一篇文章就够了！
　　数据仓库蓝图：
　　本文目录：
　　一、数据采集及常见问题二、埋点是什么与方式三、埋点的框架与设计四、指标体系与可视化
　　1.数据采集及常见数据问题
　　1.1 数据采集
　　数据采集的方式有很多种，埋点采集是其中非常重要的一环。它是c端和b端产品的主要采集方式。Data采集，顾名思义，就是采集对应的数据，是整个数据流的起点。采集的不完整性，对与错，直接决定了数据的广度和质量，影响到后续的所有环节。在数据采集有效性和完整性较差的公司中，企业经常会发现数据发生了重大变化。
　　数据的处理通常包括以下5个步骤：
　　1.2 常见数据问题
　　在大致了解了data采集及其结构之后，我们再来看看工作中遇到的问题，有多少与data采集链接有关：
　　1、数据与背景差距较大，数据不准确——统计口径不同，埋点定义不同，采集方法带来误差
　　2. 想用的时候没有我要的数据——没提数据采集要求，埋点不正确，不完整
　　3.事件太多，意思不明确——埋点设计的方式，埋点更新迭代的规则和维护
　　4、分析数据时不知道要看哪些数据和指标——数据的定义不明确，缺乏分析思路
　　我们需要根本原因：将采集视为独立的研发业务，而不是产品开发的附属品。
　　二、什么是葬礼
　　2.1 什么是墓地
　　所谓埋点，是data采集领域的一个名词。它的学名应该叫event tracking，对应的英文是Event Tracking，是指捕获、处理和发送特定用户行为或事件的相关技术和实现过程。数据埋点是数据分析师、数据产品经理和数据运营商，他们根据业务需求或产品需求，针对用户行为对应的每个事件开发埋点，通过SDK上报埋点数据结果，记录汇总数据。分析、推动产品优化和指导运营。
　　该过程伴随着规范。根据定义，我们看到具体的用户行为和事件是我们采集关注的焦点，需要处理和发送相关的技术和实现流程；，所以和产品息息相关，重点在于具体的实战过程，这关系到大家对底层数据的理解。
　　2.2 为什么我们需要埋点？
　　埋点的目的是对产品进行全方位的持续跟踪，通过数据分析不断引导和优化产品。数据埋点的质量直接影响数据质量、产品质量和运营质量。
　　1、数据驱动——Embedding将分析深度下钻到流量分布和流量层面，通过统计分析，对宏观指标进行深度分析，发现指标背后的问题，洞察用户之间的潜在关系行为和价值提升
　　2、产品优化——对于产品，用户在产品中做了什么，在产品中停留了多长时间，有哪些异常需要注意。这些问题可以通过埋点来实现
　　3、精细化运营——嵌入可以实现整个产品生命周期、流量质量和不同来源的分布、人群的行为特征和关系，洞察用户行为与商业价值提升之间的潜在关系。
　　2.3 埋点方式
　　埋点方法有哪些？大多数公司目前使用客户端和服务器的组合。
　　
　　准确度：代码掩埋 &gt; 视觉掩埋 &gt; 完全掩埋
　　3、埋点框架及设计
　　3.1 埋点顶层设计采集
　　所谓顶层设计，就是想清楚怎么埋点，用什么方式埋点，上传机制是什么，怎么定义，怎么实现等等；我们遵循唯一性、可扩展性、一致性等，需要设计一些常用的字段和生成机制，比如：cid、idfa、idfv等。
　　用户识别：用户识别机制的混乱会导致两个结果：一是数据不准确，比如UV数据不匹配；二是漏斗分析过程出现异常。因此，应该这样做：严格规范ID自身的识别机制；湾。跨平台用户识别
　　同构抽象：同构抽象包括事件抽象和属性抽象。事件抽象是浏览事件和点击事件的聚合；属性抽象，即结合大部分复用场景，增加源差异化
　　采集一致：采集一致包括两点：一是跨平台页面命名一致，二是按钮命名一致；制作嵌入点的过程本身就是对底层数据进行标准化的过程，所以一致性尤为重要，只有这样才能真正使用
　　渠道配置：渠道主要指推广渠道、落地页、网页推广页、APP推广页等，这个落地页的配置必须有统一的规范和标准
　　3.2 埋点采集事件与属性设计
　　在设计属性和事件时，我们需要知道哪些是经常变化的，哪些是不变化的，哪些是业务行为，哪些是基本属性。基于基本的属性事件，我们认为属性一定是采集项，但是属性中的事件属性会根据不同的业务进行调整。因此，我们可以将埋点采集分为协议层和业务层Bury。
　　业务分解：梳理确认业务流程、操作路径和不同的细分场景，定义用户行为路径
　　分析指标：定义特定事件和核心业务指标所需的数据
　　事件设计：APP启动、退出、页面浏览、事件曝光点击
　　属性设计：用户属性、事件属性、对象属性、环境属性
　　3.3 数据采集事件和属性设计
　　Ev 事件的命名也遵循一些规则。当相同类型的函数出现在不同的页面或位置时，根据函数名进行命名，并在ev参数中区分页面和位置。只有当按钮被点击时，它才会以按钮名称命名。
　　ev事件格式：ev分为ev标志和ev参数
　　规则：
　　在 ev 标识符和 ev 参数之间使用“#”（一级连接符）
　　在 ev 参数和 ev 参数之间使用“/”（辅助连接器）
　　ev参数使用key=value的结构。当一个key对应多个value值时，value1和value2之间用“,”连接（三级连接符）
　　当埋点只有ev标志而没有ev参数时，不需要#。
　　评论：
　　ev identifier：作为埋点的唯一标识符，用来区分埋点的位置和属性。它是不可变的和不可修改的。
　　ev参数：埋点需要返回的参数，ev参数的顺序是可变的，可以修改）
　　调整app埋点时，ev logo不变，只修改以下埋点参数（参数值改变或参数类型增加）
　　
　　一般埋点文档中收录的工作表名称和功能：
　　A. 暴露埋点汇总；
　　B、点击浏览埋点汇总；
　　C、故障埋点汇总：一般会记录埋点的故障版本或时间；
　　D、PC和M侧页面埋点对应的pageid；
　　E、各版本上线时间记录；
　　在埋点文档中，都收录了列名和函数：
　　3.4 基于埋点的数据统计
　　如何使用埋点统计找到埋藏的 ev 事件：
　　1.指定埋点类型（点击/曝光/浏览）——过滤类型字段
　　2.指定按钮埋点所属的页面（页面或功能）——过滤功能模块字段
　　3.指定埋点事件的名称——过滤名称字段
　　4.知道了ev标志，可以直接用ev过滤
　　如何根据ev事件进行查询统计：当点击查询按钮进行统计时，可以直接使用ev标志进行查询。因为ev参数的顺序不要求是可变的，所以查询统计信息时不能限制参数的顺序。
　　4.应用数据处理的基础
　　4.1 指标体系
　　系统化的指标可以整合不同的指标、不同的维度进行综合分析，可以更快的发现当前产品和业务流程中存在的问题。
　　4.2 可视化
　　人类解释图像信息比文本更有效。可视化对于数据分析非常重要。使用数据可视化可以揭示数据中固有的复杂关系。
　　4.3 提供埋点元信息API
　　data采集服务会将采集收到的埋点写入Kafka。针对各个业务的实时数据消费需求，我们为各个业务提供单独的Kafka，流量分发模块会定时读取。取埋点管理平台提供的元信息，将流量实时分发到各个业务的Kafka。
　　Data采集 就像设计产品一样，不能过头。不仅要留有扩展的空间，还要时刻考虑有没有数据，是否完整，是否稳定，是否快。
　　干货分享:SEO技巧：运用图片伪原创引爆网站流量
　　图像优化想必大家都不陌生。百度、360、搜狗等图片搜索也是获取流量的主要方式。网站上图像的优化包括使用 ALT 标签、图像名称的命名约定、图像路径和图像格式。网站图片优化需要注意什么？以下是作者总结和整理的一些常规方法，非常适合新手。
　　这是作者上一篇文章文章中的插图。当用户在百度图片中搜索产品图片时，可以为你的网站带来可观的流量。如果你的网站产品多，长尾关键词做的好，就会有丰富的流量来源。当然，你不仅要在自己的网站上发布你的产品文章，还可以在其他一些平台上发布，比如博客、论坛等，总之可以看作是构建外部链接。外链的作用不仅是增加网站的权重，提高关键词的排名，还可以作为有效的流量来源。此类外部链接的质量 这是一个高质量的链接。
　　
　　一：图片ALT属性的使用
　　我们都了解图像 ALT 属性对于图像优化的重要性。ALT属性怎么写？ALT属性表示图片的简短描述，例如：ALT="Old Boy SEO Studio Stone"，网上有几种ALT写法，1、ALT="产品名称"、2、ALT="short产品词的描述”。推荐用一句话描述商品信息，因为搜索引擎不识别图片，只能从图片的一些代码信息判断图片信息，所以图片不存在原创或者伪原创。
　　二：图片大小、水印
　　图片的常见格式有 gif、png 和 jpg。有常识的人都知道，这三张图各有特点。gif格式的图片文件比较小，但是图片清晰度比较差，而png格式的图片清晰度比较高，但是文件占用资源和空间比较多。页面上的图片太多肯定会影响加载速度。产品图片最好加水印效果，这样被百度收录搜索后，用户在搜索产品图片时可以看到公司名称和网址，可以吸引用户访问您的 网站。
　　
　　第三：图片URL和命名约定
　　图片的命名也需要注意一些规范。如果图片的URL或者图片的名字中收录搜索关键词，那么你得到的最终结果可能有一定的相关性，即搜索词和我们命名的词有一定的关系，所以在以后的图片命名，还是需要有一定的技巧的，相关性往往会带动这个页面的排名和权重，当然这个影响不大，但是做SEO有把握一些细节的时候了。
　　第四：图像裁剪
　　目前的搜索引擎更加智能，可以比较图像数据。如果把图片的四个边剪掉一点，这张图片很可能会变成原创图片，所以搜索引擎非常喜欢。 查看全部

　　实操干货:抖音群控引流运营采集大法私域流量
　　抖音私信功能可以给你关注的粉丝发私信，或者给你不关注的粉丝发3条私信。您可以搜索抖音粉丝，根据产品属性指定关键字抖音，关注热门抖音视频评论和发布，吸引流量。如果你想做好的内容，通常会有很多人会来给你发私信。此时，您只需通过私信回复即可。注意：不要在私信中植入太明显的营销元素，留下自己的微信账号。信号以比较隐蔽的方式呈现，如：咨询：xxx，可以减少你的信息被屏蔽的可能性，对你感兴趣的客户也可以主动添加。
　　4. 在视频内容中嵌入微信号
　　抖音账号定位越精准垂直，粉丝越精准，变现越容易，获得的流量越精准。
　　
　　5.创建多闪账户
　　蒙太奇是抖音的官方社交平台。现在，如果你把用户转移到其他平台，你可能会被平台打压，但如果你只把用户引导到自己的平台，你自然会放松对你的限制。
　　6.上传音乐标题并设置微信ID
　　一旦你上传的音乐被引用，该音乐将显示在所有抖音 引用该音乐的下方，其他人的视频流行，大家模仿视频，音乐也会流行。你可以直接离开微信，在音乐标题上画画。
　　
　　7. 抖音跟随排水
　　自己发布一两个行业相关的视频，然后找到精准用户，获取号抖音关注。他回来后，你们可以随便聊聊。这个方案比直接私信要好，因为你把你的名字标签改成和你的行业相关的东西，他有兴趣就会回复你。这是第一级过滤。
　　至于如何找到精准用户，可以和小编交流或者看我的其他文章，实时监控peer数据采集
　　汇总:仿《问答库》题库问答学习平台模板 知识付费网站源码+数据采集
　　简介：源代码名称：Q&A 库
　　副本、题库、问答学习平台模板、知识支付网站、源代码开发环境：帝国cms7.5安装环境：php+mysql收录机车采集的规则和模块，官网是目标站的问答库。
　　学历等题库，有一些常用的题库常用的练习，供您查询。
　　安装环境：宝塔+恩金克斯+php5.6+我的学习5.5
　　特征：
　　1. 同步生成 WAP
　　2. 使用站点地图.xml映射
　　3. 登录和注册，包括会员资格
　　
　　4.带上微信支付宝插件
　　5. 会员登录查看答案。
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　　广告： 无线蓝牙耳机一加 10 VIVOX80X70 S12S9 荣耀 60V40 OPPOReno8 降噪耳机苹果小米红米 oppo 一加双耳入耳式充电座超长电池寿命 [3500 mAh 充电箱可以手机充电 + 发送一年保修]“> 查看全部

　　汇总:数据采集利器EDC的强大功能（二）：减少数据录入错误、修改留痕...
　　数据采集EDC的强大功能（二）：减少数据录入错误、修改和留下痕迹...
　　医疗咖啡俱乐部
　　2021-04-20 19:47
　　通过上一期的文章作为数据采集和管理工具，EDC拥有了这些强大的功能！，我想大家已经知道EDC应该具备的基本功能，包括电子临床病例报告表（eCRF）构建、数据录入、逻辑校验（自动逻辑校验、手动逻辑校验）、数据查询管理、源数据校验和确认，数据保存和审计跟踪、电子签名、数据库锁定、数据存储和导出、权限控制、实时同步。上一期我们介绍了eCRF构建、逻辑验证、数据挑战管理、源数据验证与确认。今天我们来了解一下数据录入、审计跟踪、数据库锁定、数据导出，即数据录入、修改、保存的全过程，
　　1.数据录入
　　录入人员将数据录入EDC系统，系统的其他用户（如主要研究者、临床监查员、数据管理员等）填写完毕”）和录入的数据等，便于实时了解入境进度。此外，EDC还支持多中心、多账户数据同时录入，可以避免多中心之间的文档来回传输和研究对象编号规则的不一致，保证数据的准确性。数据和格式的一致性。
　　另外，建库时的自动逻辑校验集可以在数据录入时工作，EDC会自动校验已经设置逻辑校验的数据点，比如检查一个数据点的有效取值范围（例如， age 应小于 60 岁），如果输入的值不在有效范围内（如 65 岁），系统会弹出提示框，提示输入的值有问题，需要得到纠正。详情请查看上一期：EDC作为数据采集和管理工具，拥有这些强大的功能！逻辑检查部分。
　　
　　与Excel、Epidata相比，EDC系统不仅具有友好的输入界面，还具有实时同步、逻辑校验等功能，大大提高了输入效率，减少了出错的机会。
　　2. 审计追踪
　　审计跟踪是指对数据进行任何修改时产生的带有时间戳的电子记录（修改前后的信息、修改日期和时间、操作者、修改原因等）。记录的任何更改都不会掩盖过去的记录。或消失。后期如果有异议，也可以回头查看一下，什么时间，谁修改了哪些信息，及时解决问题。
　　审计跟踪包括：
　　1）数据的初始值、生成时间和算子；
　　2) 对数据、日期和时间、修改原因、运营商的任何修改。
　　3.数据库锁
　　数据库锁定是临床研究的一个重要里程碑。在锁定数据库之前，必须完成已建立的数据库锁定列表中要求的所有任务（如输入、完成挑战解决、完成源数据验证），并最终验证研究人员的电子签名。数据库锁定后，经过验证或确认的干净数据一般不应更改。
　　数据库锁定的条件和程序应符合数据库锁定的标准操作程序（SOP）。当数据库锁列表所有任务完成，研究人员电子签名验证，数据质量评估完成，数据库锁通过，并通知相关研究人员后，即可正式锁定整个数据库，所有用户' 可以取消对数据的访问。编辑权限。锁定的数据可用于最终分析和归档。
　　
　　数据库解锁：EDC 系统应具有解锁功能，以允许对锁定的数据进行必要的更改。数据库一般是不允许解锁的。如需开锁，开锁条件和程序必须遵循相应的SOP，开锁过程必须认真控制，认真记录。
　　4.数据导出
　　EDC系统可以存储、导出或转换符合临床试验检验和药品审评要求的数据格式，例如符合临床数据交换标准联盟（CDISC）标准的电子数据，方便数据共享和分析。同时，EDC可以导出常用数据分析软件（如Excel、SPSS、SAS）的多种数据格式，以满足不同客户的需求。
　　参考：
　　1. CFDA：电子数据采集临床试验技术指南。2016 年
　　小贴士：各位朋友，近日，医咖啡协会开通了视频号，主要是解答临床研究过程中常见问题的问题。您可以点击下方视频观看，欢迎点赞、转发、关注！
　　医咖会的小伙​​伴们联合各界专业人士，共同开发了一套简单易用，并通过了国内外多个数据安全权威机构认证的EDC系统——一微云EDC系统。
　　一味云EDC系统是为科研人员发起的临床研究量身定制的，不仅可以实现EDC系统的各项基本功能，还可以实现患者随机分组的功能。此外，医咖社的小伙伴们还可以为您的研究设计和CRF表设计提供建设性的建议，还可以协助您进行数据清洗和统计分析，进一步提高科研效率和数据质量！
　　解决方案:数据采集
　　
　　采集器 是为那些懒惰的站长设计的。网站建立时也使用它。我接触到的采集系统是东一网站管理系统自带的采集功能。一个内容巨大的网站可以瞬间搭建，而自网站具备采集能力的系统问世以来，已经从互联网上建立了上千个不同的主题站点，无论是文章静态图片、下载或论坛。网站管理员不必像以前那样向编辑人员添加数据。他们的数据来自各种大网站采集是的，各种各样的东西，你只需要设置几个参数，对方网站的内容就会自己出现站，你还可以不时跟踪他们的数据，所以网上的数据一天比一天多，网站虽然人多，但真正的新数据并不多。互联网上有很多重复的数据。有人称这些数据垃圾。为什么叫垃圾？起初我试图在百度或.
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　　多种方法:如果文章被大量采集，不妨试试这样做
　　定期更新网站上的文章是几乎每个网站都会做的事情，所以很多平台不是每个网站都关注原创，也不是每个网站如果你愿意花这段时间做原创或伪原创的文章，自然会发生网站的大部分文章被采集，而不是网站，愿意花时间去更新自己的网站文章，就像采集一样。所以，当我们的网站长期处于采集的状态，而网站的权重不够高，那么蜘蛛在爬行，很有可能是你的网站被列为采集站，更认为你的网站的文章是来自互联网的采集，
　　因此，我们需要采取解决方案，尽可能避免此类事件的发生。如果 文章 长时间是 采集 怎么办？青蓝互动有以下见解：
　　1.提高页面权限
　　增加页面权重可以从根本上解决这个问题。重量足够高。当其他人网站出现与高权重网站相同的文章时，蜘蛛会默认使用高权重网站的文章作为来源原创 的。所以，一定要增加文章页面的权重，多做这个页面的外链。
　　2.网站内部调整
　　我们需要对我们的网站进行内部调整，同时我们需要制定一个固定的时间来更新网站的频率，这样运行之后，网站的包容性&gt; 有了很大的改进。
　　
　　3.合理使用Rss
　　RSS 是一种用于描述和同步网站内容的格式，是使用最广泛的 XML 应用程序。RSS搭建信息快速传播的技术平台，让每个人都成为潜在的信息提供者。使用 RSS 提要更快地获取信息，网站 提供 RSS 输出以帮助用户获取有关 网站 内容的最新更新。
　　也有必要开发这样的功能。当网站文章有更新时，第一时间让搜索引擎知道，主动出击，对收录很有帮助。而且，Rss还可以有效增加网站的流量，可以说是一石二鸟。
　　4.现场原创保护
　　在我们的网站上更新原版文章后，我们可以选择使用百度站长平台原版的保护功能。每个文章更新，我们每天可以提交 10 个原创保护。
　　
　　5.做更多细节，限制机器的采集
　　我们可以对页面的细节做一些事情，至少可以防止 采集 进入机器。例如，页面不应设计得过于传统和流行；Url的写法要改，不要设置为默认覆盖；当对方采集到我们的物品时，图片也会被采集，我们可以在物品的图片上添加图片水印；并且文章注入更多网站关键词，这样不仅会很快知道你的文章被别人采集使用了，还能增加别人的采集文章后期处理的时间成本，往往穿插着我们的网站的名字。别人在采集的时候，会觉得我们的文章对他们没有太多意义，这也是避免&lt;
　　文章往往是采集，肯定会对我们网站产生影响，所以要尽量避免，让我们的网站内容成为网上唯一的提升百度对我们的信任度网站，让我们的优化工作更加顺畅。
　　我们回归搜索引擎工作原理的本质，即满足和解决用户在搜索结果时的需求。因此，为了打造更好的互联网内容生态，搜索引擎会不断引入算法攻击采集网站，也会对原创内容给予一定的排名优惠，鼓励原创作者或 伪原创作者创造了更多质量的内容。
　　就像青岚互动观察到的百家号新推出的算法一样，性欲不足的原创文章不会被百度推荐。不推荐就没有流量，自然也就没有收录，这大大提升了原创的性能，给各大原创作者一个很好的保护，也为百度搜索引擎提供优质环境。
　　但是当然除了百度官方的文章采集网站处理，我们也可以把自己的网站做的更好，这样我们自己的网站文章就可以被更好的收录输入，被采集的概率会下降很多。如果有被采集的情况，不妨试试这些操作，得到意想不到的结果。
　　汇总:解决dede生成静态页和动态页转换的一些问题，及优采云采集入库生成动态的办法
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　　1.如何修改默认发布为动态页；
　　这个其实很简单，会改html就可以了！把dede文件夹打开，用编辑器打开article_add.php，找到
　　发布选项：
　　生成html
　　仅动态浏览
　　修改为：
　　
　　发布选项：
　　生成html
　　仅动态浏览
　　刷新一下发布文章页面看看可以了不！用dw可以很直观的修改。
　　2.如何批量修改动态发布为静态生成，或者反过来修改。
　　用phpmyadmin打开dede_dede_archives这个表
　　ismake这个字段就是我们要修改的对象。
　　运行sql语句：
　　
　　update`dede_archives`set`ismake`='-1'修改所有文档为动态浏览
　　update`dede_archives`set`ismake`='1'修改所有文档为静态发布
　　这样就可以了
　　2.修改优采云登录的静态页面发布和动态生成。优采云采集入库的时候如果直接静态发布是很占cpu的，动态发布就会好很多！
　　先下载一个优采云的dede登录模块！很多地方可以下
　　在web发布那里修改模块；
　　选择文章发布参数，发表post数据那里修改ishtml=0为动态发布，ishtml=1为静态发布。
　　菜鸟写的教程，测试都是可行的。有高手还请指正。 查看全部