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facebook限制发帖没有显示时间
题主是否想询问“facebook限制发帖没有显示时间怎么办”？
1、等待限制发帖时间结束，显示时间只有在facebook上违规发表意见产生限制才能看到，并且只能等待处罚时间过后才能解除限制。
2、可以创建一个表格来跟踪本人在不同日期的不同时间发帖所获得的参与度。
3、通过这个测试就可以确定出最佳的发帖时间。是最适合发帖时间，而不是与相关度不大的发帖时间。
严重宕机Facebook服务中断约6小时，是什么原因导致中断服务的？
引言：社交媒体是现代的一个重要的交流和沟通工具，随着z时代的到来，有越来越多的年轻人在社交媒体上发表自己的感言。由此可见这些应用软件对于人生活的重要性。作为全球知名的社交媒体平台，脸书可以说是受众非常的多，但是没想到因为严重的宕机，竟然服务中断了约6个小时，那么是什么原因导致服务中断了？
一、大规模宕机的出现原因
脸书在全世界都有很多的用户，而且旗下还有很多软件，除了 Facebook，还有ins以及即时通讯工具whatsAPP。这三款软件的受众有年轻人也有中年人，而且在美国以外也有其他的人在使用。但是没想到，在美国东部时间中午前不久竟然发生了服务中断，有许多人都无法登录自己的应用软件，而且这个持续时间非常的长，竟然长达6个小时。之后脸书的技术人员在推特上表示，这次出现这样的一个严重事故，主要是因为服务器的配置更改，所以导致有一些用户受到了影响。也就是域名系统出现了故障，导致所有人都无法与Facebook的数据中心进行联系转外服小火箭，从而切断了连接。
二、大规模宕机的影响严重
除了对于用户的影响之外，还有对于整个脸书的股价影响，当天脸书的股价就大跌，损失估计高达70多亿元。而且在这些社交媒体无法登录之后，很多人都转向了推特来进行相关情况的沟通和交流。同时也引发了人们对于脸书这一应用系统的担忧，人们对于它的安全性又一次产生了质疑。
三、应用软件应该加强安全管理
实际上除了脸书这次的事故以外，在2008年也产生了一个事故，当时影响了8,000万的用户。而且脸书也不断遭受到黑客的攻击，从而获取个人信息或者是展现自己的技术能力。要不断的加强安全性管理，才能让用户使用的安心。
facebook登录次数过多要等多久
facebook登录次数过多一般要等一小时左右。
Facebook（脸书，脸谱网 ）公司创立于2004年2月4日，总部位于美国加利福尼亚州门洛帕克。2012年3月6日发布Windows版桌面聊天软件Facebook Messenger。主要创始人马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）。
Facebook是世界排名领先的照片分享站点，截至2013年11月每天上传约3.5亿张照片。截至2012年5月，Facebook拥有约9亿用户。Facebook的总部设在硅谷的门洛帕克——1 Hacker Way。从2006年9月11日起，任何用户输入有效电子邮件地址和自己的年龄段，即可加入。
Facebook应用程序：
Facebook提供了多种基於网页接口的第三方应用程式，支援电脑、手机、平板电脑等等，但通常这些应用程式都只是(顺便照顾)Facebook，绝大多数也是可独立使用，而不一定须经过Facebook开启。
第三方网站如进行Facebook应用数据统计的Adonomics，相关博客如AppRate、Inside Facebook、Face Reviews等等或应运而生或对Facebook应用青睐有加。
FB软件又出现了什么漏洞？
Facebook软件出现漏洞 1400万用户私帖被公开!腾讯科技讯 据外媒报道，全球最大的社交媒体Facebook周四表示，因为公司一款软件出现漏洞，导致5月18日至5月27日期间，大约1400万用户发布的私有信息被公开。这也是Facebook今年以来遭遇的最新隐私丑闻。
Facebook表示，该漏洞会自动建议用户公开新的帖子，即使他们以前把帖子限制在“仅限朋友”或其他私人设置。如果用户没有注意到新的默认建议，他们会不经意地把帖子发送给比预期更广的受众。Facebook表示，这一漏洞目前已得到修复。
Facebook首席隐私官艾琳-伊根(Erin Egan)表示，这个漏洞并不会影响用户过去的帖子。Facebook目前在通知漏洞活跃期间受到影响并公开发布帖子的用户，建议他们查看他们的帖子。“从今天开始，我们将向受到影响的所有人发出通知，”伊根在声明中说。“我们为这个错误向用户致歉。”
Facebook软件出现这一漏洞的原因，是因为该公司此前推出了一种新工具，让用户可以在自己的个人资料中突出显示照片等项目。该公司曾表示。这些突出显示的信息默认为公开设置，结果无意中让用户在上述时间段里发布的所有帖子都被默认为公开设置。
今年以来，Facebook陷入了公司成立以来最严重的负面舆论危机，社会各界抨击Facebook公司擅自泄露用户隐私信息。Facebook丑闻充满相互矛盾和复杂性。此前有报道称，英国政治顾问公司剑桥分析(Cambridge Analytica)获取了超过8700万Facebook用户数据。
普林斯顿大学计算机科学和公共事务教授乔纳森-迈耶(Jonathan Mayer)在Twitter上说小火箭节点使用免费，这一最新的隐私问题“看起来像是一个可行的联邦贸易委员会/州总检察长欺骗案”。“这是因为该公司承诺，用户在最近的隐私偏好中的设置，将保留到未来的帖子中。在这起案例中，这种设置在这几天内没有奏效。”
大数据时代发展历程是什么？
大数据技术发展史：大数据的前世今生
今天我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable。
你知道，搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量的数据需要存储和计算。这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，你从介绍中也能看出来，一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。
现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。但你要知道，在2004年那会儿，整个互联网还处于懵懂时代，Google发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。
因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而Google的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。 这样，Google其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。
当时的天才程序员，也是Lucene开源项目的创始人Doug Cutting正在开发开源搜索引擎Nutch，阅读了Google的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似GFS和MapReduce的功能。
两年后的2006年，Doug Cutting将这些大数据相关的功能从Nutch中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的Hadoop，主要包括Hadoop分布式文件系统HDFS和大数据计算引擎MapReduce。
当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上Hadoop的名字。
如果有时间，你可以简单浏览下Hadoop的代码，这个纯用Java编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。
我觉得，我们在做软件开发的时候，也可以多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。
Hadoop发布之后，Yahoo很快就用了起来。大概又过了一年到了2007年，百度和阿里巴巴也开始使用Hadoop进行大数据存储与计算。
2008年，Hadoop正式成为Apache的顶级项目，后来Doug Cutting本人也成为了Apache基金会的主席。自此，Hadoop作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。
同年，专门运营Hadoop的商业公司Cloudera成立，Hadoop得到进一步的商业支持。
这个时候，Yahoo的一些人觉得用MapReduce进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig是一种脚本语言，使用类SQL的语法，开发者可以用Pig脚本描述要对大数据集上进行的操作，Pig经过编译后会生成MapReduce程序，然后在Hadoop上运行。
编写Pig脚本虽然比直接MapReduce编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。于是Facebook又发布了Hive。Hive支持使用SQL语法来进行大数据计算，比如说你可以写个Select语句进行数据查询，然后Hive会把SQL语句转化成MapReduce的计算程序。
这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分析和处理了。Hive出现后极大程度地降低了Hadoop的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。据说，2011年的时候，Facebook大数据平台上运行的作业90%都来源于Hive。
随后，众多Hadoop周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到Hadoop平台的Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的Flume；MapReduce工作流调度引擎Oozie等。
在Hadoop早期，MapReduce既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由MapReduce自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapReduce非常臃肿。于是一个新项目启动了，将MapReduce执行引擎和资源调度分离开来，这就是Yarn。2012年，Yarn成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。
同样是在2012年，UC伯克利AMP实验室（Algorithms、Machine和People的缩写）开发的Spark开始崭露头角。当时AMP实验室的马铁博士发现使用MapReduce进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapReduce每执行一次Map和Reduce计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是MapReduce主要使用磁盘作为存储介质，而2012年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代MapReduce在企业应用中的地位。
一般说来，像MapReduce、Spark这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。
而在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，相应地，有Storm、Flink、Spark Streaming等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。 流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。
在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像Flink这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。
除了大数据批处理和流处理，NoSQL系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL曾经在2011年左右非常火爆，涌现出HBase、Cassandra等许多优秀的产品，其中HBase是从Hadoop中分离出来的、基于HDFS的NoSQL系统。
我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如Linux和Windows都是在90年代初出现，Java开发中的各类MVC框架也基本都是同期出现，Android和iOS也是前脚后脚问世。2011年前后，各种NoSQL数据库也是层出不群，我也是在那个时候参与开发了阿里巴巴自己的NoSQL系统。
事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。
但是时代的浪潮犹如海滩上的浪花，总是一浪接着一浪，只要你站在海边，身处这个行业之中，下一个浪潮很快又会到来。你需要敏感而又深刻地去观察，略去那些浮躁的泡沫，抓住真正潮流的机会，奋力一搏，不管成败，都不会遗憾。
正所谓在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展。通俗的说，就是要在风口中飞翔。
上面我讲的这些基本上都可以归类为大数据引擎或者大数据框架。而大数据处理的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘与机器学习。数据分析主要使用Hive、Spark SQL等SQL引擎完成；数据挖掘与机器学习则有专门的机器学习框架TensorFlow、Mahout以及MLlib等，内置了主要的机器学习和数据挖掘算法。
此外，大数据要存入分布式文件系统（HDFS），要有序调度MapReduce和Spark作业执行，并能把执行结果写入到各个应用系统的数据库中，还需要有一个大数据平台整合所有这些大数据组件和企业应用系统。
图中的所有这些框架、平台以及相关的算法共同构成了大数据的技术体系，我将会在专栏后面逐个分析，帮你能够对大数据技术原理和应用算法构建起完整的知识体系，进可以专职从事大数据开发，退可以在自己的应用开发中更好地和大数据集成，掌控自己的项目。
希望对您有所帮助！~
在Facebook怎么看相同的一个产品别人跑了多少天，来判断这个广告能不能跑呢？
有那种SPY工具能抓到这个数据他们就会有投放天数的显示，电霸Facebook里面也可以看
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