在內容中提及了該用戶
當某人在Facebook上被標記，是指別人在帖子、照片、評論或內容中提及了該用戶的姓名、標簽或用戶名
這意味著這個人與該帖子或內容關聯，別人可以點擊標記來鏈接到該用戶的個人資料
引起好友的注意
在Facebook上，標記好友是指在發布內容時，在內容中使用特定的標記符號并輸入好友的名字或用戶名，來提醒
這樣做的目的是引起好友的注意，能夠看到自己發布的內容，并進行互動
facebook看用戶被標記過的帖子方法如下。
1、首先登錄Facebook，點左上角的信息按鈕。
2、點擊查看全部下拉菜單。
4、點擊選擇要檢索的信息即可。
在Facebook上帶標簽是一種將您的帖子或照片與其他用戶關聯起來的方法，使他們能夠在相關內容上進行交互或被提及。要在Facebook上帶標簽，請按照以下步驟操作：
1. 發布帖子或上傳照片：首先，在您的個人資料或頁面上發布帖子或上傳照片。
2. 點擊"標簽"選項：在帖子或照片下方，您會找到一個"標簽"選項。點擊該選項。
3. 輸入標簽人名：在彈出的標簽框中，輸入您想要標記的人的名字。Facebook會根據您的輸入顯示與之匹配的用戶列表。
4. 選擇正確的人物：從候選的列表中選擇正確的人物，直到您找到要標記的目標用戶。
5. 完成標記：選擇正確的用戶后，點擊"完成標記"或"確定"按鈕，將該用戶標記在您的帖子或照片中。
請注意，被標記的用戶可能會收到通知，他們也可以在被標記的帖子或照片上看到并與之互動。同時，標記也應該遵循社交禮儀和隱私意識，避免標記不相關或敏感的內容。
可以找回的。
1、首先登錄Facebook，點左上角的信息按鈕。其次，點擊“查看全部”下拉菜單。
大數據熱門詞匯匯總
可以說，大數據是如今IT行業最熱門的趨勢之一，它催生出了處理大數據的一批全新技術。而新技術帶來了新的熱門詞匯：首字母縮略詞、專業術語和產品名稱等。連"大數據"這個短語本身都讓人犯暈。許多人一聽到"大數據"，覺得是指"大量數據"，而大數據的涵義絕不僅僅涉及數據量的多寡。
下面是我們認為你要熟悉的幾個熱門詞匯，按字母順序排列。
ACID
大數據三要素
如今的IT系統在生成數量、速度和種類都很"龐大"的數據。
數量：IDC公司估計，今年全球信息總量將達到2.7澤字節（這相當于27億太字節），而且每兩年就翻一番。
速度：讓IT管理人員們頭痛的不僅僅是數據數量，還有數據從金融系統、零售系統、網站、傳感器、無線射頻識別（RFID）芯片以及Facebook和推特等社交網絡源源而來的速度越來越快。
種類：如果回到5年前或可能10年前，IT人員處理的主要是字母數字數據，它們很容易存儲在關系數據庫中整齊排列的行和列中。現在不再是這樣了。如今，推特和Facebook上的帖子、各種文檔及網頁內容等非結構化數據都是大數據組合的一部分。
列式（或列型）數據庫
一些新一代數據庫（如開源Cassandra和惠普的Vertica數據庫）被設計成了按列存儲數據，而不是像傳統的SQL數據庫那樣按行存儲數據。這種設計提供了更快的磁盤訪問速度，提高了處理大數據時的性能。對數據密集型業務分析應用系統而言，列式數據庫尤其受到歡迎。
數據倉庫
數據倉庫這個概念存在至今已有大概25年了，具體指將數據從多個操作IT系統復制到面向業務分析應用系統的輔助離線數據庫
ETL
將數據從一個數據庫（比如支持銀行應用事務處理系統的數據庫）轉移到另一個數據庫（比如用于業務分析的數據倉庫系統）時，就要用到提取、轉換和加載（ETL）軟件。數據從一個數據庫傳送到另一個數據庫時，常常需要對數據進行重新格式化和清理操作。
由于數據量急劇增長，數據處理速度大大加快，對ETL工具的性能要求也大大提高了。
Flume
Flume是屬于Apache Hadoop大家族（其他技術包括HBase、Hive、Oozie、Pig和Whirr）的一項技術，這種框架用于為Hadoop填充數據。該技術使用散布于應用服務器、Web服務器、移動設備及其他系統上的軟件代理，收集數據，并將數據傳送到Hadoop系統。
比如說，公司可以使用在Web服務器上運行的Apache Flume，收集來自推特帖子的數據，以便分析。
地理空間分析
推動大數據潮流的一個趨勢是，由如今的IT系統生成和收集的地理空間數據越來越多。常言道，一幅圖片的信息量抵得上1000個單詞；所以難怪越來越多的地圖、圖表、照片及其他基于地理位置的內容是導致如今大數據呈爆炸式增長的主要動因。
地理空間分析是一種特殊形式的數據可視化（參閱下面的"可視化"條目），在地理地圖上覆蓋數據，以幫助用戶更清楚地理解大數據分析的結果。
Hadoop
Hadoop是一種開源平臺，用于開發分布式、數據密集型的應用程序。它由Apache軟件基金會控制。
Hadoop的發明者是雅虎公司的開發者道格o卡廷（Doug Cutting），他在谷歌實驗室的MapRece概念這個基礎上開發出了Hadoop，以他兒子的玩具象命名。
另外，HBase是一種非關系數據庫，它是作為Hadoop項目的一部分開發而成的。Hadoop分布式文件系統（HDFS）是Hadoop的一個關鍵組成部分。Hive則是建立在Hadoop基礎上的數據倉庫系統。
內存中數據庫
計算機在處理事務或執行查詢時，一般從磁盤驅動器獲取數據。但是當IT系統處理大數據時，這個過程可能實在太慢。
內存中數據庫系統利用計算機的主內存來存儲經常使用的數據，因而大大縮短了處理時間。內存中數據庫產品包括SAP HANA和甲骨文Times Ten內存中數據庫。
Java
Java是一種編程語言，由現隸屬甲骨文公司的Sun開發，于1995年發布。Hadoop和其他許多大數據技術都是使用Java開發而成的，它仍是大數據領域一種主要的開發技術。
Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式消息傳送系統，最初是在LinkedIn開發而成，用于管理該服務網站的活動流（關于網站使用情況的數據）和操作數據處理流水線（關于服務器組件的性能）。
Kafka在處理大量流式數據時很有效，而流式數據是許多大數據計算環境的一個關鍵問題。由推特開發的Storm是另一種大行其道的流處理技術。
Apache軟件基金會已將Kafka列為一個開源項目。所以，別以為這是有缺陷的軟件。
延遲時間
延遲時間是指數據從一個點傳送到另一個點過程中的延遲，或者是某個系統（如應用程序）響應另一個系統的延遲數量。
雖然延遲時間不是什么新術語，但是隨著數據量不斷增長，IT系統竭力跟上步伐，如今你更常聽到這個術語。簡單地說，"低延遲"是好事，"高延遲"是壞事。
映射/化簡
映射/化簡（Map/Rece）這種方法是指把一個復雜的問題分解成多個較小的部分，然后將它們分發到多臺計算機上，最后把它們重新組裝成一個答案。
谷歌的搜索系統用到了映射/化簡概念，這家公司有一個品牌名為MapRece的框架。
谷歌在2004年發布的一份白皮書描述了它使用映射/化簡的情況。Hadoop之父道格o卡廷充分認識到了其潛力，開發出了同樣借用映射/化簡概念的第一個版本的Hadoop。
NoSQL數據庫
大多數主流的數據庫（如甲骨文數據庫和微軟SQL Server）基于關系型體系結構，使用結構化查詢語言（SQL）用于開發和數據管理。
但是名為"NoSQL"（有些人現在稱NoSQL表示"不是只有SQL"）的新一代數據庫系統基于支持者們認為更適合處理大數據的體系結構。
一些NoSQL數據庫是為提高可擴展性和靈活性設計的，另一些NoSQL數據庫在處理文檔及其他非結構化數據方面比較有效。典型的NoSQL數據庫包括Hadoop/HBase、Cassandra、MongoDB和CouchDB，而甲骨文等一些知名開發商已推出了各自的NoSQL產品。
Oozie
Apache Oozie是一種開源工作流引擎，用于幫助管理面向Hadoop的處理工作。使用Oozie，一系列工作可以用多種語言（如Pig和MapRece）來加以定義，然后彼此關聯起來。比如說，一旦從操作應用程序收集數據的作業已完成，程序員就可以啟動數據分析查詢任務。
Pig
Pig是Apache軟件基金會的另一個項目，這個平臺用于分析龐大的數據集。就其本質而言，Pig是一種編程語言，可用于開發在Hadoop上運行的并行計算查詢。
定量數據分析
定量數據分析是指使用復雜的數學或統計模型，解釋金融和商業行為，或者甚至預測未來的行為。
一個問題是，擁有這種分析技能的人才嚴重匱乏。知名買粉絲公司麥肯錫表示，光美國就需要150萬名擁有大數據分析技能的分析員和管理員。
關系數據庫
關系數據庫管理系統（RDBM）是如今使用最廣泛的一種數據庫，包括IBM的DB2、微軟的SQL Server和甲骨文數據庫。從銀行應用系統、零售店的銷售點系統到庫存管理應用軟件，大多數的企業事務處理系統都在RDBM上運行。
但有些人認為，關系數據庫可能跟不上如今數據量和種類都呈爆炸式增長的形勢。比如說，RDBM當初在設計時著眼于處理字母數字數據，處理非結構化數據時不是同樣有效。
分片
隨著數據庫變得越來越龐大，處理起來也變得越來越困難。分片（sharding）是一種數據庫分區技術，把數據庫分成了更小、更容易管理的部分。具體來說，數據庫被橫向分區，以便單獨管理數據庫表中的不同行。
分片方法讓龐大數據庫的片段可以分布在多臺服務器上，從而提高數據庫的整體運行速度和性能。
另外，Sqoop是一種開源工具，用于將來自非