facebook发展历程（facebook最初）

世界前20网站排名，世界前20公司排名

依据著名市场研究机构 ComScore 的数据，科技博客 Business Insider 列出了全球前20大网站：

第20位：亚马逊（Amazon.com）

独立访问者数：1.63亿

简介：Amazon.com是最重要的在线购物网站，电器、服装、体育用品甚至是食品应有尽有。

成长历程：亚马逊最初只是雇佣了几名员工从事书籍的包装发货。但之后却成长为包罗万象的购物网站，网站上出售的商品还有乐器和Kindle Fire平板电脑。

第19位：新浪（Sina.com.cn）

独立访问者数：1.69亿

简介：新浪网是中国的媒体和UGC移动门户之一。

成长历程：在21世纪初，新浪被看作是“中国的雅虎”。2009年开通的新浪微博目前已拥有超过4亿用户。

第18位：WordPress（Wordpress.com）

独立访问者数：1.709亿

简介：Wordpress.com是一个博客平台。

成长历程：WordPress是一个非常易用的博客和网页发布工具，吸引了大量用户。作为开源工具，WordPress无需对外支付授权费用，这是它相对于其他类似网站的优势之一。2004年，Movable Type更改授权协议之后，很多人转向了WordPress平台。

第17位：苹果（Apple.com）

独立访问者数：1.717亿

简介：苹果公司官网。

成长历程：苹果的在线商店就放在Apple.com上，该网站同时还为所有苹果产品提供支持服务。Apple.com也是Safari浏览器的默认首页，无数台苹果设备预装了 Safari 浏览器。

第16位：搜狐（Sohu.com）

独立访问者数：1.758亿

简介：中文门户及搜索引擎。

成长历程：成立于1997年的搜狐是中国首个搜索引擎公司。搜狐随后发展成为一个大型门户网站，同时提供游戏门户、房地产等内容。

第15位：必应（Bing.com）

独立访问者数：1.84亿

简介：微软旗下的搜索引擎网站。

成长历程：微软为必应拿出了巨大的广告投入，并花了不少功夫通过加入社交边栏功能和改进算法等方式来提高它的易用性。微软同时还会向链接到必应的网站支付一定费用。

第14位：Twitter（Twitter.com）

独立访问者数：1.898亿

简介：实时交流平台

成长历程：2009年上线至今，Twitter 已经成为了人们了解全球新闻必上的网站。新闻机构、政界人士和各界专家都在Twitter上开设账号，使之成为非常重要的信息源。

第13位：淘宝（Taobao.com）

独立访问者数：2.07亿

简介：中国电商平台，有出售服装、珠宝、食品、电器等各种商品的商家。

成长历程：与eBay和亚马逊类似，淘宝也是全球最大的电商平台之一。淘宝母公司阿里巴巴2003年宣布，在淘宝开店无需向网站付费，这帮助了淘宝成为了一个大型购物搜索平台。

第12位：Ask（Ask.com）

独立访问者数：2.184亿

简介：搜索引擎。

成长历程：Ask.com原名AskJeeves，成立于1990年代末。在其母公司IAC被About.com收购后，网站上加入了大量新内容。目前的Ask.com基本上可以被视为是贴牌后的谷歌搜索。

第11位：Blogger（Blogger.com）

独立访问者数：2.299亿

简介：博客平台。

成长历程：Blogger最初只是旧金山的一家小公司，深受互联网泡沫破灭的冲击。谷歌2002年出手收购了Blogger。

第10位：MSN（MSN.com）

独立访问者数：2.541亿

简介：微软旗下门户网站。

成长历程：MSN最早只是一个ISP，随后人们必上的网站，Hotmail和MSN Messenger在MSN上拥有入口。它目前是一个门户网站。

第9位：百度（Baidu.com）

独立访问者数：2.687亿

简介：中文网站、音频、图片搜索引擎。

成长历程：百度是中国最流行的搜索引擎之一。它在中国雇佣了数千名一流工程师，持续提升着搜索质量和速度。

第8位：微软官网（Microsoft.com）

独立访问者数：2.717亿

简介：微软公司官网，用户可以在网站上购买微软的软硬件产品和下载软件更新。

成长历程：全球有无数台使用Windows系统的设备，这些设备内置浏览器的书签中都有微软官网，用户可以在该网站上找到客户支持等服务。

第7位：腾讯（QQ.com）

独立访问者数：2.841亿

简介：中国搜索引擎和门户网站。

成长历程：QQ.com背后的腾讯公司拥有中国最受欢迎的即时通信工具。腾讯QQ有超过7亿的活跃用户，这也推动了腾讯旗下Qzone和腾讯微博等产品的增长。

第6位：Live邮件（Live.com）

独立访问者数：3.895亿

简介：微软旗下的邮件服务。

成长历程：通过Live.com，用户可以访问Hotmail和Outlook这两个同由微软推出的电子邮件，目前，访问Hotmail.com和Outlook.com的用户都会被重定向到Live.com。

第5位：维基百科（Wikipedia.com）

独立访问者数：4.696亿

简介：免费的在线百科全书。

成长历程：任何人都可以在维基百科上发布和编辑内容，使之成为一个优秀的教育内容平台。和Answers.com一样，维基百科的大量流量来自谷歌，因为它能回答人们在谷歌上提出的问题。

第4位：雅虎（Yahoo.com）

独立访问者数：4.699亿

简介：搜索引擎，它同时还能够将用户倒下雅虎旗下的其他服务，比如Yandex邮件和Flickr。

成长历程：雅虎是历史最悠久的门户网站之一，人们乐于访问雅虎查看新闻、体育、金融信息，雅虎邮件也拥有不少用户。

第3位：Youtube（Youtube.com）

独立访问者数：7.219亿

简介：视频上传、分享、观看平台。

成长历程：谷歌2006年对Youtube.com的收购让它更加知名。从那以后，人们着迷于Youtube上的各种有趣视频，也通过它来发现贾斯汀·比伯(Justin Bieber)等新星。

第2位：谷歌（Google.com）

独立访问者数：7.828亿

简介：搜索引擎。

成长历程：谷歌在1990年代末开始进军火热的搜索引擎市场，最终凭借其速度和设计上的优势胜出。谷歌目前提供Gmail、谷歌地图、谷歌+等各种产品，它是人们探索互联网的途径。

第1位：Facebook（Facebook.com）

独立访问者数：8.367亿

简介：社交网站。

成长历程：Facebook是其CEO马克·扎克伯格在哈佛读大二时创办的网站，最初只向哈佛学生开发，随后逐渐把用户群拓展到了其他大学，最终向所有年满13岁的网民开放。

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！~

facebook为何注册不了

1、你的网络问题。

最简单的就是自己去购买VPN，但是需要提醒的就是，基本上都是共用的IP，所以注册管理严格的时候，基本都注册了，马上就需要验证，这个也是为什么建议大家自己搭建VPN的原因。

2、facebook还有设备记录的问题。

所以可能是你的电脑已经禁用了许多账号，或者登录过很多账号，如果你是用的老账号，这个问题不大。

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）。

发展历程：

Facebook的创办人是马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg），他是哈佛大学的学生，之前毕业于阿兹利高中。

最初，网站的注册仅限于哈佛学院的学生。在之后的两个月内，注册扩展到波士顿地区的其他高校，波士顿学院Boston College、波士顿大学Boston University、麻省理工学院、特福茨大学Tufts，以及罗切斯特大学Rochester、斯坦福Stanford、纽约大学NYU、西北大学和所有的常春藤名校。

第二年，很多其他学校也被加入进来。最终，在全球范围内有一个大学后缀电子邮箱的人，如.edu，.ac，.uk等都可以注册。

之后，在Facebook中也可以建立起高中和公司的社会化网络。

据2007年7月数据，Facebook在所有以服务于大学生为主要业务的网站中，拥有最多的用户：三千四百万活跃用户，包括在非大学网络中的用户。从2006年9月到2007年9月间，该网站在全美网站中的排名由第60名上升至第7名。同时Facebook是美国排名第一的照片分享站点，每天上载八百五十万张照片。2010年世界品牌500强：Facebook超微软居第一。

2020年4月22日，Facebook斥资57亿美元入股印度互联网巨头Jio。