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​原文出处： ​​新浪博客（未找到原始出处）​ ​ ​ ​如何使用GOOGLE高级搜索技巧​ ​一，GOOGLE简介​ ​Google（​​www.google.com​ ​）是一个搜索引擎，由两个斯坦福大学博士生Larry Page与Sergey

​原文出处：​​Google，​ ​http://www.google.com/trends/topcharts?hl=en#date=2014&geo=​ ​今年的Google Trends全球搜索关键字报告已经发布了，下面这些热点事件你都关注过吗？更多排名可以点击上面的链接哦～​ ​全球热搜不分类关键字 Top 3​

​如果没有好用的工具分析统计数据和流量​​ ​ ​，管理设备配置和用户活动，那么网络管理将是一个相当艰巨的任务。以下工具对多方面网络活动进行可视化管理，并且不会对业务产生影响。利用这些免费工具，网络管理员能够提高性能，探测潜在问题，并将故障灭杀在萌芽状态。​ ​Capsa Free​ ​网络分析工具，用于监控、故障排除和分析。来自​​Colasoft​​的​ ​Capsa Free​​

​原文出处：​​InfoQ，​ ​http://www.infoq.com/cn/news/2015/10/Push-Pull-Search​ ​ ​ ​英文链接：​ ​http://www.infoq.com/news/2015/09/Push-Pull-Search​

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​原文出处：​​SDNLab，​ ​http://www.sdnlab.com/19354.html​ ​英文链接：​ ​https://www.sdxcentral.com/articles/analysis/data-center-networking-performance/2017/05/​

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​原文源于：​​公司圈​ ​全球成长最快的公司肯定是互联网公司，有人总结了全球成长最快公司的17个共同点，包括重视企业文化宣导、有早期的资金支持、有得力的创业导师等。你是否同意？​ ​　　​​1、都以为广泛人群谋求价值为最大动力，贯彻始终。领导人不厌其烦宣导企业文化​ ​　　创始之初，Google官方的公司使命为“

​原文出自：​​GitHub开源贡献榜：微软超越Facebook和Google排第一_Microsoft 微软_cnBeta.COM​ ​在新任CEO萨蒂亚·纳德拉的领导下，封闭许久的微软已于过去几年在变得更加拥抱开源。​ ​根据知名代码协作项目网站GitHub上的最新数据，我们发现微软已经位列开源贡献榜的第一名（16419），超过了Facebook（15682）、docker（14059）、angular（1

​文章来源：InfoWorld​ ​Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像Spark、Storm都名列榜单之上。​ ​InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。​ ​1. Sp

​DataDomain中的重复数据检查：​ ​上篇我们介绍了Bloom Filter，以及其以“正确率换空间”的特性。而它的这种特性，非常适合需要对海量数据进行快速检索而内存空间又有限的场景。比如在重复数据删除系统(DataDomain)中可以配合fingerprint Cache，加速重复数据的检查。​ ​我们都知道DataDomain(DD)采用数据块级的去重技术，文件或数据流被切割为较小的segment， 然后使用160-bit的SHA1算法求取每个segment的哈希值，这些哈希值被称为segment f

​转载自​​：​​高端存储知识​ ​TOP 1：The Register​ ​链接：​ ​http://www.theregister.co.uk/data_centre/storage/​ ​推荐理由：这个网站每天

​原文出处： ​​36大数据​ ​ 转自：​​伯乐头条​ ​俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员；我们更

​这几个小时一直在某厂商网站（含partner）上搜索文档和材料，转了几圈都空手而归，要么就是没有，要么就空链接，要么就是N年前的文档，而且这样的情况不止一次出现。哎，所以心情极度郁闷。​ ​回头看看EMC的导航、文档库、KB、支持，个人感觉还是非常满意的。而且partner账户可寻找的资源更加丰富。​ ​不过话又说回来，networker的文档体系好多年没更新了，是否应该针对功能模块来细分文档，然后写得更丰富详细、更图文并茂呢？​

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​原文链接：​​易安信EMC-云计算与大数据​

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​Bloom Filter 介绍：​ ​在日常生活中，我们经常要判断一个元素是否在一个集合中。比如在字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确；在网络爬虫里，一个网址是否被访问过等等。最直接的方法就是将集合中全部的元素存在计算机中，遇到一个新 元素时，将它和集合中的元素直接比较即可。一般来讲，计算机中的集合是用hash table来存储的。它的好处是快速准确，缺点是费存储空间。当集合比较小时，这个问题不显著，但是当集合巨大时，哈希表存储效率低的问题就显现出来了。比如说，雅虎或者Gmail总是需要过滤垃圾邮件，一个办法就是记录下那些发垃圾邮件