google三件套是哪三个

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Google使用简介

进入Google新闻组“/”，有两种信息查找方式。一种是一层层的点击进入特定主题讨论组，另一种则是直接搜索。现在，我们进行一个最简单的搜索试验，查找一下新闻组中关于”嫦娥一号”的讨论信息。
因为新闻组中的帖子实在是多，而且又涉及一些普通搜索所没有的语法，所以建议使用“高级群组搜寻”进入高级搜索界面。新闻组高级搜索提供留言内容、分类主题、标题、留言者、留言代码、
语言和发布日期作为条件进行搜索。其中作者项指
作者发帖所用的唯一识别号电子信箱。
7、Google的其他杰出功能 7.1 网页快照网页快照是Google抓下来缓存在服务器上的网页。它有三个作用：
第一，如果原地址打开很慢，那么可以直接查看
Google缓存页面，因为Google服务器速度极快。第二，如果原链接已经死掉或者因为网络的原因暂时链接不通，那么可以通过Google快照看到该页面信息。当然，快照内容不是该页最新页面。第三，如果打开的页面信息量巨大，一下子找不到关键词所在位置，那么可以通过Google快照，因为快照中 Google用黄色表明关键字位置。
Google图像搜索目前支持的语法包括基本的搜索语法如
“ ”、“-”、“OR”、“site”和 “filetype:”。其中
“filetype:”的后缀只能是几种限定的图片类似，如JPG， GIF等。例如:检索SOHU中关于姚明的图片. 搜索: 姚明 site: 注意语法的使用:不是（因为大多数搜狐网页URL不带www）姚明 site:
目录后缀；网站频道则只局限于“频道名.域名”方式，而
不能是“域名/频道名”方式。
3.2 在某一类文件中查找信息------ filetype:
filetype: 是Google开发的非常强大实用的一个搜索语法。

Google移动服务

3
谷歌的最终目标是提供全世界的街头景观。

5、Google钱包
Google 钱包
谷歌钱包，Google Wallet，是一款手机应用，它会让你的手机变成钱包，它将塑料信用卡存储为手机上的数据，还会加上各种优惠，今后还有购物卡和礼品卡
谷歌公司推出手机支付系统“谷歌钱包”以及和该系统绑定的“谷歌团购” 服务，用户在智能手机中通过“谷歌钱包”存入个人信用卡信息，通过“谷歌团购”优惠活动收到商家的各种折扣券，购物后只需拿手机在收费终端前一晃，就可以完成打折和支付。

三、技术模式
Google是一家技术型公司，在移动服务业领域，拥有大量全球领先的技术。
1、手机地图
• Google手机地图采用Google Latitude定位技术，融合互联网、WAP网站内容及Google卫星地图，智能地根据用户的地理位置做出判别，给出离用户最近的商家的信息。

（一）战略目标
基于PC互联网应用在手机网络上的无缝延伸继续快速推进手机情景式搜索应用，最重要的投入方向就是谷歌手机地图继续全力推进手机开放平台，迅速丰富基于Android平台的手机应用

（二）目标用户
根据Google的战略目标，Google的目标用户是全球移动终端用户。据国外媒体报道，联合国国际电信联盟(ITU)日前发布的最新统计报告显示，截至2011年年底，全球手机用户总量已达59亿，互联网用户确约21亿，因此，Googl的目标用户数量非常巨大。

五、结论与建议
四、搞好公关、本土化及融合问题
在中国，手机用户数量接近7亿，是Google移动最重要的市场之一。因此，Google应该总结在中国互联网市场的经验和教训，解决包括政策、市场及用户层面的中国本地化问题，才能取得最终的胜利。

翻遍全网，堪称神器的Chrome插件务必收藏！

翻遍全网，堪称神器的Chrome插件务必收藏！指北君开源指北 2022-04-02 11:36使用Chrome 浏览器有一个好处，就是插件极其丰富，只有你想不到的，没有你找不到的，今天就为大家推荐几款必备的Chrome插件工具。

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Google的十个核心技术

Google的十个核心技术曾任职于IBM中国研究院，从事与云计算相关研究的CSDN博客专家吴朱华曾写过一篇文章《探索Google App Engine背后的奥秘(1)--Google的核心技术》，对Google的核心技术和其整体架构进行详细的分析，现转载于此，供大家学习。

本篇将主要介绍Google的十个核心技术，而且可以分为四大类：1.分布式基础设施：GFS，Chubby和Protocol Buffer。

2.分布式大规模数据处理：MapReduce和Sawzall。

3.分布式数据库技术：BigTable和数据库Sharding。

4.数据中心优化技术：数据中心高温化，12V电池和服务器整合。

分布式基础设施GFS由于搜索引擎需要处理海量的数据，所以Google的两位创始人Larry Page 和Sergey Brin在创业初期设计一套名为“BigFiles”的文件系统，而GFS（全称为“Google File System”）这套分布式文件系统则是“BigFiles”的延续。

首先，介绍它的架构，GFS主要分为两类节点：1.Master节点：主要存储与数据文件相关的元数据，而不是Chunk（数据块）。

元数据包括一个能将64位标签映射到数据块的位置及其组成文件的表格，数据块副本位置和哪个进程正在读写特定的数据块等。

还有Master节点会周期性地接收从每个Chunk节点来的更新（”Heart- beat”）来让元数据保持最新状态。

2.Chunk节点：顾名思义，肯定用来存储Chunk，数据文件通过被分割为每个默认大小为64MB的Chunk的方式存储，而且每个Chunk有唯一一个64位标签，并且每个Chunk都会在整个分布式系统被复制多次，默认为3次。

下图就是GFS的架构图：图1. GFS的架构图接着，在设计上，GFS主要有八个特点：1.大文件和大数据块：数据文件的大小普遍在GB级别，而且其每个数据块默认大小为64MB，这样做的好处是减少了元数据的大小，能使Master节点能够非常方便地将元数据放置在内存中以提升访问效率。

Google云计算三大核心技术

Google三大核心技术之一:MapReduceMapReduce:超大机群上的简单数据处理摘要MapReduce是一个编程模型,和处理,产生大数据集的相关实现.用户指定一个map函数处理一个key/value对,从而产生中间的key/value对集.然后再指定一个reduce函数合并所有的具有相同中间key的中间 value.下面将列举许多可以用这个模型来表示的现实世界的工作.以这种方式写的程序能自动的在大规模的普通机器上实现并行化.这个运行时系统关心这些细节:分割输入数据,在机群上的调度,机器的错误处理,管理机器之间必要的通信.这样就可以让那些没有并行分布式处理系统经验的程序员利用大量分布式系统的资源.我们的MapReduce实现运行在规模可以灵活调整的由普通机器组成的机群上,一个典型的MapReduce计算处理几千台机器上的以TB计算的数据.程序员发现这个系统非常好用:已经实现了数以百计的MapReduce程序,每天在Google的机群上都有1000多个MapReduce程序在执行.1.介绍在过去的5年里,作者和Google的许多人已经实现了数以百计的为专门目的而写的计算来处理大量的原始数据,比如,爬行的文档,Web请求日志,等等.为了计算各种类型的派生数据,比如,倒排索引,Web文档的图结构的各种表示,每个主机上爬行的页面数量的概要,每天被请求数量最多的集合,等等.很多这样的计算在概念上很容易理解.然而,输入的数据量很大,并且只有计算被分布在成百上千的机器上才能在可以接受的时间内完成.怎样并行计算,分发数据,处理错误,所有这些问题综合在一起,使得原本很简介的计算,因为要大量的复杂代码来处理这些问题,而变得让人难以处理.作为对这个复杂性的回应,我们设计一个新的抽象模型,它让我们表示我们将要执行的简单计算,而隐藏并行化,容错,数据分布,负载均衡的那些杂乱的细节,在一个库里.我们的抽象模型的灵感来自Lisp和许多其他函数语言的map和reduce的原始表示.我们认识到我们的许多计算都包含这样的操作:在我们输入数据的逻辑记录上应用map操作,来计算出一个中间key/value对集,在所有具有相同key的value上应用reduce操作,来适当的合并派生的数据.功能模型的使用,再结合用户指定的map和reduce操作,让我们可以非常容易的实现大规模并行化计算,和使用再次执行作为初级机制来实现容错.这个工作的主要贡献是通过简单有力的接口来实现自动的并行化和大规模分布式计算,结合这个接口的实现来在大量普通的PC机上实现高性能计算.第二部分描述基本的编程模型,并且给一些例子.第三部分描述符合我们的基于集群的计算环境的MapReduce的接口的实现.第四部分描述我们觉得编程模型中一些有用的技巧.第五部分对于各种不同的任务,测量我们实现的性能.第六部分探究在Google内部使用MapReduce作为基础来重写我们的索引系统产品.第七部分讨论相关的,和未来的工作.2.编程模型计算利用一个输入key/value对集,来产生一个输出key/value对集.MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:map和reduce.用户自定义的map函数,接受一个输入对,然后产生一个中间key/value对集.MapReduce库把所有具有相同中间key I的中间value聚合在一起,然后把它们传递给reduce函数.用户自定义的reduce函数,接受一个中间key I和相关的一个value集.它合并这些value,形成一个比较小的value集.一般的,每次reduce调用只产生0或1个输出value.通过一个迭代器把中间value提供给用户自定义的reduce函数.这样可以使我们根据内存来控制value列表的大小.2.1 实例考虑这个问题:计算在一个大的文档集合中每个词出现的次数.用户将写和下面类似的伪代码:map(St ring key,String value)://key:文档的名字//value:文档的内容for each word w in value:Emit Intermediate(w,"1");reduce(String key,Iterator values)://key:一个词//values:一个计数列表int result=0;for each v in values:result+=ParseInt(v);Emit(AsString(resut));map函数产生每个词和这个词的出现次数(在这个简单的例子里就是1).reduce函数把产生的每一个特定的词的计数加在一起.另外,用户用输入输出文件的名字和可选的调节参数来填充一个mapreduce规范对象.用户然后调用MapReduce函数,并把规范对象传递给它.用户的代码和MapReduce库链接在一起(用C++实现).附录A包含这个实例的全部文本.2.2类型即使前面的伪代码写成了字符串输入和输出的t erm格式,但是概念上用户写的map和reduce函数有关联的类型:map(k1,v1) ->list(k2,v2)reduce(k2,list(v2)) ->list(v2)例如,输入的key,value和输出的key,value的域不同.此外,中间key,value和输出key,values的域相同.我们的C++实现传递字符串来和用户自定义的函数交互,并把它留给用户的代码,来在字符串和适当的类型间进行转换.2.3更多实例这里有一些让人感兴趣的简单程序,可以容易的用MapReduce计算来表示.分布式的Grep(UNIX工具程序, 可做文件内的字符串查找):如果输入行匹配给定的样式,map函数就输出这一行.reduce函数就是把中间数据复制到输出.计算URL访问频率:map函数处理web页面请求的记录,输出(URL,1).reduce函数把相同URL的value都加起来,产生一个(URL,记录总数)的对.倒转网络链接图:map函数为每个链接输出(目标,源)对,一个URL叫做目标,包含这个URL的页面叫做源.reduce 函数根据给定的相关目标URLs连接所有的源URLs形成一个列表,产生(目标,源列表)对.每个主机的术语向量:一个术语向量用一个(词,频率)列表来概述出现在一个文档或一个文档集中的最重要的一些词.map函数为每一个输入文档产生一个(主机名,术语向量)对(主机名来自文档的URL).reduce函数接收给定主机的所有文档的术语向量.它把这些术语向量加在一起,丢弃低频的术语,然后产生一个最终的(主机名,术语向量)对.倒排索引:map函数分析每个文档,然后产生一个(词,文档号)对的序列.reduce函数接受一个给定词的所有对,排序相应的文档IDs,并且产生一个(词,文档ID列表)对.所有的输出对集形成一个简单的倒排索引.它可以简单的增加跟踪词位置的计算.分布式排序:map函数从每个记录提取key,并且产生一个(key,record)对.reduce函数不改变任何的对.这个计算依赖分割工具(在4.1描述)和排序属性(在4.2描述).3实现MapReduce接口可能有许多不同的实现.根据环境进行正确的选择.例如,一个实现对一个共享内存较小的机器是合适的,另外的适合一个大NUMA的多处理器的机器,而有的适合一个更大的网络机器的集合.这部分描述一个在Google广泛使用的计算环境的实现:用交换机连接的普通PC机的大机群.我们的环境是:1.Linux操作系统,双处理器,2-4GB内存的机器.2.普通的网络硬件,每个机器的带宽或者是百兆或者千兆,但是平均小于全部带宽的一半.3.因为一个机群包含成百上千的机器,所有机器会经常出现问题.4.存储用直接连到每个机器上的廉价IDE硬盘.一个从内部文件系统发展起来的分布式文件系统被用来管理存储在这些磁盘上的数据.文件系统用复制的方式在不可靠的硬件上来保证可靠性和有效性.5.用户提交工作给调度系统.每个工作包含一个任务集,每个工作被调度者映射到机群中一个可用的机器集上.3.1执行预览通过自动分割输入数据成一个有M个split的集,map调用被分布到多台机器上.输入的split能够在不同的机器上被并行处理.通过用分割函数分割中间key,来形成R个片(例如,hash(key) mod R),reduce调用被分布到多台机器上.分割数量(R)和分割函数由用户来指定.图1显示了我们实现的MapReduce操作的全部流程.当用户的程序调用MapReduce的函数的时候,将发生下面的一系列动作(下面的数字和图1中的数字标签相对应):1.在用户程序里的MapReduce库首先分割输入文件成M个片,每个片的大小一般从16到64MB(用户可以通过可选的参数来控制).然后在机群中开始大量的拷贝程序.2.这些程序拷贝中的一个是mast er,其他的都是由mast er分配任务的worker.有M 个map任务和R个reduce任务将被分配.管理者分配一个map任务或reduce任务给一个空闲的worker.3.一个被分配了map任务的worker读取相关输入split的内容.它从输入数据中分析出key/value对,然后把key/value对传递给用户自定义的map函数.由map函数产生的中间key/value对被缓存在内存中.4.缓存在内存中的key/value对被周期性的写入到本地磁盘上,通过分割函数把它们写入R个区域.在本地磁盘上的缓存对的位置被传送给master,master负责把这些位置传送给reduce worker.5.当一个reduce worker得到mast er的位置通知的时候,它使用远程过程调用来从map worker的磁盘上读取缓存的数据.当reduce worker读取了所有的中间数据后,它通过排序使具有相同key的内容聚合在一起.因为许多不同的key映射到相同的reduce任务,所以排序是必须的.如果中间数据比内存还大,那么还需要一个外部排序.6.reduce worker迭代排过序的中间数据,对于遇到的每一个唯一的中间key,它把key和相关的中间value集传递给用户自定义的reduce函数.reduce函数的输出被添加到这个reduce分割的最终的输出文件中.7.当所有的map和reduce任务都完成了,管理者唤醒用户程序.在这个时候,在用户程序里的MapReduce调用返回到用户代码.在成功完成之后,mapreduce执行的输出存放在R个输出文件中(每一个 reduce任务产生一个由用户指定名字的文件).一般,用户不需要合并这R个输出文件成一个文件--他们经常把这些文件当作一个输入传递给其他的MapReduce调用,或者在可以处理多个分割文件的分布式应用中使用他们.3.2master数据结构master保持一些数据结构.它为每一个map和reduce任务存储它们的状态(空闲,工作中,完成),和worker机器(非空闲任务的机器)的标识.master就像一个管道,通过它,中间文件区域的位置从map任务传递到reduce任务.因此,对于每个完成的map 任务,mast er存储由map任务产生的R个中间文件区域的大小和位置.当map任务完成的时候,位置和大小的更新信息被接受.这些信息被逐步增加的传递给那些正在工作的reduce任务.3.3容错因为MapReduce库被设计用来使用成百上千的机器来帮助处理非常大规模的数据,所以这个库必须要能很好的处理机器故障.worker故障master周期性的ping每个worker.如果mast er在一个确定的时间段内没有收到worker返回的信息,那么它将把这个worker标记成失效.因为每一个由这个失效的worker完成的map任务被重新设置成它初始的空闲状态,所以它可以被安排给其他的worker.同样的,每一个在失败的worker上正在运行的map或reduce任务,也被重新设置成空闲状态,并且将被重新调度.在一个失败机器上已经完成的map任务将被再次执行,因为它的输出存储在它的磁盘上,所以不可访问.已经完成的reduce任务将不会再次执行,因为它的输出存储在全局文件系统中.当一个map任务首先被worker A执行之后,又被B执行了(因为A失效了),重新执行这个情况被通知给所有执行reduce任务的worker.任何还没有从A读数据的reduce任务将从worker B读取数据.MapReduce可以处理大规模worker失败的情况.例如,在一个MapReduce操作期间,在正在运行的机群上进行网络维护引起80台机器在几分钟内不可访问了,MapReduce mast er只是简单的再次执行已经被不可访问的worker完成的工作,继续执行,最终完成这个MapReduce操作.master失败可以很容易的让管理者周期的写入上面描述的数据结构的checkpoints.如果这个mast er任务失效了,可以从上次最后一个checkpoint开始启动另一个mast er进程.然而,因为只有一个mast er,所以它的失败是比较麻烦的,因此我们现在的实现是,如果mast er失败,就中止MapReduce计算.客户可以检查这个状态,并且可以根据需要重新执行MapReduce操作.在错误面前的处理机制当用户提供的map和reduce操作对它的输出值是确定的函数时,我们的分布式实现产生,和全部程序没有错误的顺序执行一样,相同的输出.我们依赖对map和reduce任务的输出进行原子提交来完成这个性质.每个工作中的任务把它的输出写到私有临时文件中.一个reduce任务产生一个这样的文件,而一个map任务产生R个这样的文件(一个reduce任务对应一个文件).当一个map任务完成的时候,worker发送一个消息给master,在这个消息中包含这R个临时文件的名字.如果master从一个已经完成的map任务再次收到一个完成的消息,它将忽略这个消息.否则,它在master的数据结构里记录这R个文件的名字.当一个reduce任务完成的时候,这个reduce worker原子的把临时文件重命名成最终的输出文件.如果相同的reduce任务在多个机器上执行,多个重命名调用将被执行,并产生相同的输出文件.我们依赖由底层文件系统提供的原子重命名操作来保证,最终的文件系统状态仅仅包含一个reduce任务产生的数据.我们的map和reduce操作大部分都是确定的,并且我们的处理机制等价于一个顺序的执行的这个事实,使得程序员可以很容易的理解程序的行为.当map或/和reduce操作是不确定的时候,我们提供虽然比较弱但是合理的处理机制.当在一个非确定操作的前面,一个reduce任务R1的输出等价于一个非确定顺序程序执行产生的输出.然而,一个不同的reduce任务R2的输出也许符合一个不同的非确定顺序程序执行产生的输出.考虑map任务M和reduce任务R1,R2的情况.我们设定e(Ri)为已经提交的Ri的执行(有且仅有一个这样的执行).这个比较弱的语义出现,因为e(R1)也许已经读取了由M的执行产生的输出,而e(R2)也许已经读取了由M的不同执行产生的输出.3.4存储位置在我们的计算机环境里,网络带宽是一个相当缺乏的资源.我们利用把输入数据(由GFS 管理)存储在机器的本地磁盘上来保存网络带宽.GF S把每个文件分成64MB的一些块,然后每个块的几个拷贝存储在不同的机器上(一般是3个拷贝).MapReduce的mast er考虑输入文件的位置信息,并且努力在一个包含相关输入数据的机器上安排一个map任务.如果这样做失败了,它尝试在那个任务的输入数据的附近安排一个map任务(例如,分配到一个和包含输入数据块在一个swit ch里的worker机器上执行).当运行巨大的MapReduce操作在一个机群中的一部分机器上的时候,大部分输入数据在本地被读取,从而不消耗网络带宽.3.5任务粒度象上面描述的那样,我们细分map阶段成M个片,reduce阶段成R个片.M和R应当比worker机器的数量大许多.每个worker执行许多不同的工作来提高动态负载均衡,也可以加速从一个worker失效中的恢复,这个机器上的许多已经完成的map任务可以被分配到所有其他的worker机器上.在我们的实现里,M和R的范围是有大小限制的,因为mast er必须做O(M+R)次调度,并且保存O(M*R)个状态在内存中.(这个因素使用的内存是很少的,在O(M*R)个状态片里,大约每个map任务/reduce任务对使用一个字节的数据).此外,R经常被用户限制,因为每一个reduce任务最终都是一个独立的输出文件.实际上,我们倾向于选择M,以便每一个单独的任务大概都是16到64MB的输入数据(以便上面描述的位置优化是最有效的),我们把R设置成我们希望使用的worker机器数量的小倍数.我们经常执行MapReduce计算,在M=200000,R=5000,使用2000台工作者机器的情况下.3.6备用任务一个落后者是延长MapReduce操作时间的原因之一:一个机器花费一个异乎寻常地的长时间来完成最后的一些map或reduce任务中的一个.有很多原因可能产生落后者.例如,一个有坏磁盘的机器经常发生可以纠正的错误,这样就使读性能从30MB/s降低到3MB/s.机群调度系统也许已经安排其他的任务在这个机器上,由于计算要使用CPU,内存,本地磁盘,网络带宽的原因,引起它执行MapReduce代码很慢.我们最近遇到的一个问题是,一个在机器初始化时的Bug引起处理器缓存的失效:在一个被影响的机器上的计算性能有上百倍的影响.我们有一个一般的机制来减轻这个落后者的问题.当一个MapReduce操作将要完成的时候,mast er调度备用进程来执行那些剩下的还在执行的任务.无论是原来的还是备用的执行完成了,工作都被标记成完成.我们已经调整了这个机制,通常只会占用多几个百分点的机器资源.我们发现这可以显著的减少完成大规模MapReduce操作的时间.作为一个例子,将要在5.3描述的排序程序,在关闭掉备用任务的情况下,要比有备用任务的情况下多花44%的时间.4技巧尽管简单的map和reduce函数的功能对于大多数需求是足够的了,但是我们开发了一些有用的扩充.这些将在这个部分描述.4.1分割函数MapReduce用户指定reduce任务和reduce任务需要的输出文件的数量.在中间key上使用分割函数,使数据分割后通过这些任务.一个缺省的分割函数使用hash方法(例如,hash(key) mod R).这个导致非常平衡的分割.然后,有的时候,使用其他的key分割函数来分割数据有非常有用的.例如,有时候,输出的key是URLs,并且我们希望每个主机的所有条目保持在同一个输出文件中.为了支持像这样的情况,MapReduce库的用户可以提供专门的分割函数.例如,使用"hash(Hostname(urlkey)) mod R"作为分割函数,使所有来自同一个主机的URLs保存在同一个输出文件中.4.2顺序保证我们保证在一个给定的分割里面,中间key/value对以key递增的顺序处理.这个顺序保证可以使每个分割产出一个有序的输出文件,当输出文件的格式需要支持有效率的随机访问key的时候,或者对输出数据集再作排序的时候,就很容易.4.3combiner函数在某些情况下,允许中间结果key重复会占据相当的比重,并且用户定义的reduce函数满足结合律和交换律.一个很好的例子就是在2.1部分的词统计程序.因为词频率倾向于一个zipf分布(齐夫分布),每个map任务将产生成百上千个这样的记录<the,1>.所有的这些计数将通过网络被传输到一个单独的reduce任务,然后由reduce函数加在一起产生一个数字.我们允许用户指定一个可选的combiner函数,先在本地进行合并一下,然后再通过网络发送.在每一个执行map任务的机器上combiner函数被执行.一般的,相同的代码被用在combiner和reduce函数.在combiner和reduce函数之间唯一的区别是MapReduce库怎样控制函数的输出.reduce函数的输出被保存最终输出文件里.combiner函数的输出被写到中间文件里,然后被发送给reduce任务.部分使用combiner可以显著的提高一些MapReduce操作的速度.附录A包含一个使用combiner函数的例子.4.4输入输出类型MapReduce库支持以几种不同的格式读取输入数据.例如,文本模式输入把每一行看作是一个key/value 对.key是文件的偏移量,value是那一行的内容.其他普通的支持格式以key的顺序存储key/value对序列.每一个输入类型的实现知道怎样把输入分割成对每个单独的map任务来说是有意义的(例如,文本模式的范围分割确保仅仅在每行的边界进行范围分割).虽然许多用户仅仅使用很少的预定意输入类型的一个,但是用户可以通过提供一个简单的reader接口来支持一个新的输入类型.一个reader不必要从文件里读数据.例如,我们可以很容易的定义它从数据库里读记录,或从内存中的数据结构读取.4.5副作用有的时候,MapReduce的用户发现在map操作或/和reduce操作时产生辅助文件作为一个附加的输出是很方便的.我们依靠应用程序写来使这个副作用成为原子的.一般的,应用程序写一个临时文件,然后一旦这个文件全部产生完,就自动的被重命名.对于单个任务产生的多个输出文件来说,我们没有提供其上的两阶段提交的原子操作支持.因此,一个产生需要交叉文件连接的多个输出文件的任务,应该使确定性的任务.不过这个限制在实际的工作中并不是一个问题.4.6跳过错误记录有的时候因为用户的代码里有bug,导致在某一个记录上map或reduce函数突然crash掉.这样的bug使得MapReduce操作不能完成.虽然一般是修复这个bug,但是有时候这是不现实的;也许这个bug是在源代码不可得到的第三方库里.有的时候也可以忽略一些记录,例如,当在一个大的数据集上进行统计分析.我们提供一个可选的执行模式,在这个模式下,MapReduce库检测那些记录引起的crash,然后跳过那些记录,来继续执行程序.每个worker程序安装一个信号处理器来获取内存段异常和总线错误.在调用一个用户自定义的map或reduce 操作之前,MapReduce库把记录的序列号存储在一个全局变量里.如果用户代码产生一个信号,那个信号处理器就会发送一个包含序号的"last gasp"UDP包给MapReduce的mast er.当mast er不止一次看到同一个记录的时候,它就会指出,当相关的map或reduce任务再次执行的时候,这个记录应当被跳过.4.7本地执行调试在map或reduce函数中问题是很困难的,因为实际的计算发生在一个分布式的系统中,经常是有一个master动态的分配工作给几千台机器.为了简化调试和测试,我们开发了一个可替换的实现,这个实现在本地执行所有的MapReduce操作.用户可以控制执行,这样计算可以限制到特定的map任务上.用户以一个标志调用他们的程序,然后可以容易的使用他们认为好用的任何调试和测试工具(例如,gdb).4.8状态信息master运行一个HTTP服务器,并且可以输出一组状况页来供人们使用.状态页显示计算进度,象多少个任务已经完成,多少个还在运行,输入的字节数,中间数据字节数,输出字节数,处理百分比,等等.这个页也包含到标准错误的链接,和由每个任务产生的标准输出的链接.用户可以根据这些数据预测计算需要花费的时间,和是否需要更多的资源.当计算比预期的要慢很多的时候,这些页面也可以被用来判断是不是这样.此外,最上面的状态页显示已经有多少个工作者失败了,和当它们失败的时候,那个map和reduce任务正在运行.当试图诊断在用户代码里的bug时,这个信息也是有用的.4.9计数器MapReduce库提供一个计数器工具,来计算各种事件的发生次数.例如,用户代码想要计算所有处理的词的个数,或者被索引的德文文档的数量.为了使用这个工具,用户代码创建一个命名的计数器对象,然后在map或/和reduce函数里适当的增加计数器.例如:Counter * uppercase;uppercase=Get Count er("uppercase");map(St ring name,String contents):for each word w in contents:if(IsCapit alized(w)):uppercase->Increment();Emit Intermediate(w,"1");来自不同worker机器上的计数器值被周期性的传送给master(在ping回应里).master把来自成功的map和reduce任务的计数器值加起来,在MapReduce操作完成的时候,把它返回给用户代码.当前计数器的值也被显示在master状态页里,以便人们可以查看实际的计算进度.当计算计数器值的时候消除重复执行的影响,避免数据的累加.(在备用任务的使用,和由于出错的重新执行,可以产生重复执行)有些计数器值被MapReduce库自动的维护,比如,被处理的输入key/value对的数量,和被产生的输出key/value 对的数量.用户发现计数器工具对于检查MapReduce操作的完整性很有用.例如,在一些MapReduce操作中,用户代码也许想要确保输出对的数量完全等于输入对的数量,或者处理过的德文文档的数量是在全部被处理的文档数量中属于合理的范围.5性能在本节,我们用在一个大型集群上运行的两个计算来衡量MapReduce的性能.一个计算用来在一个大概1TB的数据中查找特定的匹配串.另一个计算排序大概1TB的数据.这两个程序代表了MapReduce的用户实现的真实的程序的一个大子集.一类是,把数据从一种表示转化到另一种表示.另一类是,从一个大的数据集中提取少量的关心的数据.5.1机群配置所有的程序在包含大概1800台机器的机群上执行.机器的配置是:2个2G的 Int el Xeon超线程处理器,4GB内存,两个160GB IDE磁盘,一个千兆网卡.这些机器部署在一个由两层的,树形交换网络中,在根节点上大概有100到2000G的带宽.所有这些机器都有相同的部署(对等部署),因此任意两点之间的来回时间小于1毫秒.。

Google(谷歌)产品大全--网络产品

Google（谷歌）产品大全－－网络产品译者：本文译自维基百科（有些加有译者自己的解释），涵盖了Google的所有网络产品和服务。

其中有中文服务的，我会单独标注，并给出链接。

通过本文我会继续跟踪Google推出的新产品。

有兴趣的朋友请保存本页，以便随时通过留言来提醒本文的更新。

本文是维基百科一个条目的一部分。

全文较长，分三部分发表：单机产品移动（手机）产品网络产品（本文）以下产品均需要通过网络浏览器才能使用。

广告产品AdSense 针对网站发布商（中文）为网站拥有者提供的广告盈利计划。

网站拥有者通过按点击计费或按千次显示计费的广告产生收入。

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用来测试广告推广给不同的网站内容带来的效果。

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Google于2007年5月15日推出这一产品。

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Google接通用户和商家的通话，Google付电话费。

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电视广告目前在试用阶段的，按千次显示计费的广告计划。

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内容集合三维模型仓库Google三维模型仓库汇集了用户用Google 素描（SketchUp）制作的物体、地点（包括建筑）、交通工具等的三维模型。

这些三维模型可以下载到Google 素描或Google 地球中。

小插件（Gadgets）汇集了Google Gadgets。

谷歌鲜为人知的14项服务

谷歌鲜为人知的14项服务以下便是美国科技媒体Mashable为我们列举出的“谷歌鲜为人知的14项服务”： 1. Google Ngram ViewerGoogle Ngram Viewer 建立在Google Books庞大数据库的基础上，囊括了全球一千五百万本藏书内的字汇。

网友可输入最多五个不同词汇，并通过Google Ngram Viewer显示的图表观察这些词汇在不同年代书籍中出现的频率。

对于部分高级用户来说，他们还可以利用这一服务通过关键字搜索到特定的演讲等。

当然，如果你想知道可卡因（cocaine）在维多利亚时期有多流行的话，这一服务也同样可以做到。

目前，Google Ngram View可以支持英文、中文、法文、德文等多种不同语言。

2. Google CorrelateGoogle Correlate 属于Google Trends的一部分，且同样是一个数据挖掘工具，它允许用户上传自己数据到服务器并由此整理出各种类型的图表，再配合互联网搜索结果整合出该词汇的搜索趋势。

比如，你可以在该服务中键入“Soup”（汤），之后你就会发现这个词在冬天出现的搜索频率更高。

更为重要的是，Google Correlate还拥有画图搜索功能，即用户可以画出图形进行搜索，之后Google Correlate会给出与图形最匹配的搜索关键字。

3. Google TrendsGoogle Trends 通过分析谷歌全球数以十亿计的搜索结果告诉用户某一搜索关键词在谷歌被搜索的频率和相关统计数据，用户可以根据日期或者在不同类别中的搜索词频进行查看。

根据这些数据，用户可以知道随着时间的推移哪些关键词在全球哪些地方最为热门。

而且，用户也可以通过一个全屏彩色界面来浏览显示结果。

Google Think Insights 是一个专为市场调查人员获取数据的研究中心，对于企业家和特定行业专业人士来说是一个十分实用的工具。

这个平台拥有丰富的案例分析、新发现以及创业提示等资源，同时也有着可以帮助用户最大化自己网页数据分析以及广告宣传的工具。

google所有服务列表

google所有服务列表Google的搜索服务众所周知，但是你知道Google所提供的其它服务吗？你知道？你或者可以一口气说出好几个，比如Google AdSense、Google Analytics、Google Base等。

但是还有很多服务你可能不知道的。

下面就整理一下Google目前为止所提供的服务，做成一个列表。

并不一定是最完整的，但是应该算是差不多了。

Add to GoogleGoogle登陆，站长们都应该知道。

主要的功能是把自己的主页介绍给Google让他收录，而时间上较长，起码一两个月才会被Google收录，但是一旦收了你的主页，知名度会更快地上升。

BloggerGoogle提供的blog服务，它在互联网上非常流行，因为它是完全免费的而且使用起来非常方便。

现在已经有中文版本了，喜欢背靠大树好乘凉的朋友可以选择在这里安个家。

不过比较遗憾的是所申请的blog上面会挂上一个功能条，比较讨厌。

FroogleGoogle提供的产品搜索服务，比较购物的不错选择，你可以用它来找到最便宜的产品。

Gmail (或Google Mail)这个大家最熟了，是Google提供的当前最流行的免费邮件服务，提供了超过2GB的储存空间。

Google AdSenseGoogle提供的广告服务，几乎在所有网站上都能见到它的踪影。

Google AdWordsGoogle AdSense的附加产品。

Google提供给商家的特殊广告站点，只要有人点击这里就会按一定规则向商家收费，算是网络上的分类广告。

Google AlertsGoogle提供的一个通知服务，可实现新闻定制，通过邮箱定制你需要的内容，当你用Google搜索某些内容时，如果它们有更新，Google就会通过邮件通知你。

我自己还没有用过这个服务。

Google AnalyticsGoogle不久前免费提供的网站统计服务。

它能统计你的网站的来访者及流量情况，并以图表方面显示出来。

Google 系统架构之道

Google 系统架构之道Google是可扩展性系统设计之王。

Google一直的目标就是构建高性能高可扩展性的基础设施来支持它们的产品。

平台∙操作系统：Linux∙丰富语言：Python，Java，C++现状∙在2006年大约有450,000台廉价服务器。

∙在2005年Google就索引了80亿Web页面，现在没人知道具体是多少。

∙目前在Google有超过200个GFS集群。

一个集群可以有1,000或者甚至5,000台机器。

∙成千上万的机器从容量为5 Peta字节的GFS集群服务器中检索数据，集群总读写吞吐量可以达到40G/秒∙目前在Google已有6000个MapReduce程序，而且每月有上百个新程序出现。

∙在BigTable中记录了几十亿的URL，几百T的卫星图象和数亿用户的使用偏好。

分层Google 系统架构可以大致分成三层：∙产品应用层：搜索，广告，电子邮件，地图，视频，聊天，博客∙基础设施层：GFS，MapReduce和BigTable∙计算平台层：分布在一堆不同的数据中心中一堆机器∙确保公司里的人以很小的代价、能很容易地部署起他所需要的系统∙重视单个应用的成本，将更多的钱投到能防止日志数据丢失的硬件上，而不是其他什么方面。

可靠的存储系统GFS (Google File System)∙建立起一个高可靠、高可扩展的存储系统是做任何应用的核心需求。

GFS就是Google使用的一个核心存储平台。

∙GFS -是一个大型分布式结构化的日志文件系统，Google在里面存放了大量的数据。

∙为什么自建GFS，而不是利用其他现成的产品，其主要原因是自建能对系统有更大的掌控力，且对Google来说，该平台还要满足自己独特的一些需求：o实现能跨越各个数据中心的高可靠性的处理o具有可连接千万网络节点的能力o能提供巨大读写带宽的支持o实现以G为单位的大数据块处理o高效的跨节点操作分发技术，降低瓶颈问题的发生∙GFS系统又分Master和Chunk服务器o Master服务器负责存放能指示各种数据文件属性的元数据。

谷歌技术三宝之GFS

⾕歌技术三宝之GFS题记：初学分布式⽂件系统，写篇博客加深点印象。

GFS的特点是使⽤⼀堆廉价的商⽤计算机⽀撑⼤规模数据处理。

虽然"The Google File System " 是03年发表的⽼⽂章了，但现在仍被⼴泛讨论，其对后来的分布式⽂件系统设计具有指导意义。

然⽽，作者在设计GFS时，是基于过去很多实验观察的，并提出了很多假设作为前提，这等于给出了⼀个GFS的应⽤场景。

所以我们⾃⼰在设计分布式系统时，⼀定要注意⾃⼰的应⽤场景是否和GFS相似，不能盲从GFS。

GFS的主要假设如下：1. GFS的服务器都是普通的商⽤计算机，并不那么可靠，集群出现结点故障是常态。

因此必须时刻监控系统的结点状态，当结点失效时，必须能检测到，并恢复之。

2. 系统存储适当数量的⼤⽂件。

理想的负载是⼏百万个⽂件，⽂件⼀般都超过100MB，GB级别以上的⽂件是很常见的，必须进⾏有效管理。

⽀持⼩⽂件，但不对其进⾏优化。

3. 负载通常包含两种读：⼤型的流式读（顺序读），和⼩型的随机读。

前者通常⼀次读数百KB以上，后者通常在随机位置读⼏个KB。

4. 负载还包括很多连续的写操作，往⽂件追加数据（append）。

⽂件很少会被修改，⽀持随机写操作，但不必进⾏优化。

5. 系统必须实现良好定义的语义，⽤于多客户端并发写同⼀个⽂件。

同步的开销必须保证最⼩。

6. ⾼带宽⽐低延迟更重要，GFS的应⽤⼤多需要快速处理⼤量的数据，很少会严格要求单⼀操作的响应时间。

从这些假设基本可以看出GFS期望的应⽤场景应该是⼤⽂件，连续读，不修改，⾼并发。

国内的淘宝⽂件系统（TFS）就不⼀样，专门为处理⼩⽂件进⾏了优化。

1 体系结构GFS包括⼀个master结点（元数据服务器），多个chunkserver（数据服务器）和多个client（运⾏各种应⽤的客户端）。

在可靠性要求不⾼的场景，client和chunkserver可以位于⼀个结点。

图1是GFS的体系结构⽰意图，每⼀结点都是普通的Linux服务器，GFS的⼯作就是协调成百上千的服务器为各种应⽤提供服务。

谷歌产品

49.谷歌(Go如Gmail，GTalk，Docs等等。
50.谷歌114(GOOG-411)：谷歌的话务员人肉搜索，只对加拿大和美国开放。
51.谷歌手机网站生成器(Google Moblizer)：一分钟建立你的网站的手机版，无需注册。
社会化网络和通讯
24.Orkut社区：很红的巴西和印度社区，美国不流行。
25.Android手机操作系统：基于Linux的手机操作系统。
26.发短信到收集(Google Send to Phone)：通过FireFox插件发短信给自己。
27.谷歌分享(Google Shared Stuff): 分享网页给好友，可以整合到Facebook和。
16.搜索历史(Google Web History)：记录你的网页浏览记录，以供你搜索。
17.谷歌Base：可以存储文字，图片文件和网页的数据库，搜索结果显示在网页搜索，谷歌地图和产品搜索。
18.自定义搜索引擎(Google Co-Op): 完善和分类搜索查询，创建定制的搜索引擎，搜寻专门信息。
22.谷歌点击电话(Google Click-to-Call): 这个是一个搜索结果页的广告系统，你可以免费打电话个做广告的公司，至少是谷歌付钱。你输入i的电话号码，你就可以和广告商通话。
23.谷歌页面生成器(Google Page Creator): 简单的个人网页，提供简单的网页编辑器，100M空间，多种模板，有点象傻瓜建站。
28.GTalk(Google Talk)：谷歌的聊天软件，在Gmail里面也可以用。
29.Dodgeball手机社区：在美国的22个城市，你可以知道你的朋友在哪里，朋友也知道你，可以要他们来找你。
30.连接朋友(Google Friend Connect): 可以让用户方便地为网站添加社会化网络功能，就像Facebook和Orkut，无需很深的编程技术。

详解四大Google管理员工具

详解四大Google管理员工具作为Google Workspace的管理员，Google提供了一系列强大的工具，帮助管理员管理组织中的用户、设备、文件和数据。

下面详细介绍四个Google管理员工具。

1. Google Admin ConsoleGoogle Admin Console是Google Workspace中最重要的管理员工具之一。

该控制台允许管理员管理组织内的所有用户、设备和应用程序。

管理员可以创建和管理用户、组、设备和应用程序，以及授予和撤销访问权限。

此外，管理员可以管理和监控公司的安全设置，例如密码策略和单点登录设置。

2. Google VaultGoogle Vault是一款强大的工具，可以帮助管理员保护组织的敏感数据。

Vault允许管理员保留组织中的电子邮件、聊天记录、文档和其他文件。

此外，管理员可以按需搜索Vault中保留的数据，以便进行调查或需要进行法律存档。

Vault还允许管理员创建保留策略，指定保留期限和保留数据类型。

3. Google Mobile ManagementGoogle Mobile Management是一项管理组织中移动设备的工具。

管理员可以使用该工具管理组织中的移动设备，例如Android和iOS设备。

管理员可以为设备设置策略，例如密码策略、网络访问策略和设备管理策略。

此外，管理员可以监视设备，并在需要时远程锁定或擦除设备。

4. Google Drive AuditGoogle Drive Audit允许管理员监控组织中的文件活动。

管理员可以通过Drive Audit查看文件的查看、编辑、共享和下载历史记录。

此外，管理员可以查看文件的修改人，以及谁在何时分享了该文件。

Drive Audit还允许管理员设置警报，以便在发生意外文件活动时及时获得通知。

总结Google Workspace提供了许多强大的管理员工具，对于组织管理非常有帮助。

Google Admin Console使管理员轻松管理组织中的用户和设备。

光遇国际服绑定教程

首先说明：不能保证100%有效，华为、oppo被谷歌屏蔽的手机很难实现第一步挂好vpn，将节点切换到日本，然后再浏览器搜索中输入“我的IP”，确保你的IP 地址是“日本”第二步下载谷歌三件套，包括谷歌商店【如果已有，先把谷歌商店删掉，重新下载】，不知道怎么下载的可以下载“GO谷歌安装器”第三步打开谷歌商店，使用日本区谷歌账号登录【+v Aes0119咨询购买】如何确认你的账号是日区，在谷歌商店搜索栏“三”标志上点击，再点击“账户”--“偏好设置”----“国家/地区和个人资料”确定是“日本”第四步回到谷歌商店搜索栏，搜索“SKY”，出现“SKY光遇”下载，如果没有出现，则说明你的设备不支持此游戏【如果已经有光遇的，且有数据的就不要重新下载了但是可能会绑定失败】第五步下载完成，登录游戏，点击游戏右上角，点击“账号”第六步点击后，会提示你需要下载“Google play游戏”，你根据提示点击“安装”，跟随界面切换，下载“Google play游戏”【如果已经有了谷歌账号，登录过“Google play游戏”，创建了“玩家ID”，那么不要退出你原有的ID，因为有可能会导致新账号无法创建“玩家ID”，如果无法创建“玩家ID”就不能绑定游戏，这种情况，你只能调整你的谷歌账号“地址”，方法往后看“特别注意”】第七步下载完成后，切回“光遇”界面，重新点击“账号”----“登录”，按照提示操作，没有意外的话，会绑定成功，绑定成功以后，若要切换设备，只需在其他设备上的“Google play游戏”登录对应谷歌账号，打开游戏即可获得对应数据和进度。

特别注意：1、如果你已有谷歌商店和谷歌游戏play，请先删除2、全程中不要切换账号，不要切换IP，不要切换服务节点3、如果你的手机绑定过光遇，或者创建过“Google play游戏”，那么其他谷歌账号就很难绑定了4、如何切换谷歌账号地址，变成“伪”日区账号打开“谷歌商店”——搜索栏“三”标志——账户——偏好设置——“国家/地区和个人资料”——切换区域【一年仅限切换一次，如果已切换过，就不能再换了】弹出框，会要求你填写信用卡资料，请在网上搜索“虚拟信用卡”，不要用国内银联卡，把搜索到的国外“虚拟信用卡”资料填进去，把国家地区切换到“日本”，邮编直接坐在网上搜索“日本东京邮编”然后填进去，然后点击确认，确认后会提示你“付款信息错误”，不要管它，关掉，刷新谷歌商店，你就可以看到区域切换到“日本”了【不会操作的，支持付费代操作，+V Aes0119】。

“Googlechrome”浏览器，的界面功能，Gears和Tabs又是什么？

“Googlechrome”浏览器，的界⾯功能，Gears和Tabs⼜是什么？⽬录界⾯功能GearsChrome包含了Google Gears，研发者可利⽤这项功能制作⽹页应⽤程式（web applications，包含离线⽀援）。

新标签页Chrome使⽤“新标签页”取代了其他浏览器在新开标签页时会载⼊的⾸页。

新标签页页⾯中默认显⽰了最后⼋个造访过⽹站的缩图，以及最常搜寻的⽹站、最近的书签和最近关闭的分页。

多功能地址栏在每个标签页上⽅是被称作“Omnibox”的地址栏，是根据Opera地址栏⽽来的。

Omnibox有⾃动完成的功能，但仅会针对⼿动输⼊的⽹址有效,此外还有搜索建议、上次浏览⽹页、热门⽹页（未浏览的）以及搜索记录。

弹出式窗⼝（Popups）弹出式窗⼝会在标签页内显⽰，并不会在标签页内以外的地⽅出现，除⾮使⽤者窗⼝拖曳⾄别处。

内核引擎浏览器是基于 WebKit Open Soure Project内核引擎开发的。

WebKit的前⾝是 KDE ⼩组的 KHTML。

Apple KHTML 发扬光⼤，推出了装备 KHTML 改进型的 WebKit 引擎的浏览器 Safari，获得了⾮常好的反响。

Tabs标签页是Chrome使⽤者界⾯中最重要的元素，其位于视窗的最上⽅⽽⾮菜单的下⽅（与Opera类似）。

这项改变与许多标签页浏览式浏览器做法不同。

不同窗⼝的标签页可轻易的利⽤拖曳的⽅式交换位置。

每⼀个标签页都有⾃⼰的⼯具栏，包含称为“Omnibox”的地址栏。

⽹络应⽤程序⽹络应⽤程序可在没有地址栏（Omnibox）和浏览⼯具栏的情况下在Chrome中执⾏。

⼯作管理员⼯作管理员（Task Manager）利于管理各个分页与外挂，有助⽤户终⽌恶意操作。

隐私保护隐⾝模式如果您不希望在浏览历史记录和下载历史记录中记录您访问过的⽹站或所下载的内容，则可以使⽤隐⾝模式进⾏浏览。

（实际上，这是⼀个可以帮助您准备惊喜礼物和⽣⽇派对的便利功能！）此外，在以隐⾝模式浏览⽹页时所创建的全部 Cookie，都会在您关闭隐⾝窗⼝后删除。

不同企业的衣着要求整理

让知识带有温度。

不同企业的衣着要求整理不同企业的衣着要求有时候，面试时的一个小小的细节就打算了你的成败。

对于不同的企业来说，在聘请人才时候，除了对应聘者的技能和专业学问有很高的要求外，许多企业还会看求职者是否符合他们公司的企业文化。

而不他一样的企业文化又打算了企业在用人时不同的考核重点。

而衣着也正好是应聘者给HR们的第一印象，它也把握了50%的成败关键。

1北美企业注意个人综合优势衣着攻略：简约+大气北美公司的HR很看重个人的综合素养，特殊是个人的应变力量，处事力量，解决问题力量，专业技能等，在面试中要衣着得体，舒适的商务便装是最佳的选择。

对于某些公司(例如Google)，假如你穿着“三件套”的经典西服去Google 面试HR可能会有异样的感觉。

2欧洲国家重视共性制造衣着攻略：共性+简约欧洲企业更侧重于共性的考察，面试的时候也并没有太多的规章制度。

聘请时对于应聘者的着装要求相对而言比较宽松一些，只要不时很夸张，另类的服饰信任他们的HR们还是可以接受的。

第1页/共3页千里之行，始于足下。

据欧莱雅的HR们表示公司比较观赏共性鲜亮，讲究原则，有自己的想法和独特魅力的应聘者。

当然面试时的穿着也透视着她的潜在共性，这些就似乎时他们制定的一些测试题一样同样重要。

3日，韩企业喜爱受法规的应聘者衣着攻略：正规职业的套装日，韩企业从广意上来将比较喜爱听话受法规好管理的应聘者，由于许多都是以外贸公司或者工厂形式存在的又由于文化的关系，所以去这些公司去面试的应聘者应当穿着的正规，性格上最好安分，内向的人上佳。

假如你是个外向前卫的'应聘者那么劝你还是不要去这样制度严谨的公司为好。

4民，国企着重学习成果，看重实践实习阅历衣着攻略：洁净+大方民企HR最喜爱应聘者在简历上写上“有某某相关阅历”，其次是学历，而国企HR则比较看重学历和分数奖项等，由于对于他们而言这个就是一个人是否精彩的直接依据。

而在面试衣着方面他们却统一观赏洁净，得体的服装。

盘点谷歌七大社交产品

盘点谷歌七大社交产品美国CNNMoney网站刊登了评论文章，对谷歌当前7大社交网络产品的特点及性能进行了分析总结。

以下为CNNMoney网站所列举谷歌7大社交网络产品：1、社交圈（Social Circle）谷歌“社交圈”产品的理念非常简单：在你进行搜索活动过程当中，如果谷歌还向你返回你的社交圈子成员也在进行的搜索活动，则此类搜索结果无疑将具备更多个性化特征。

正是基于该理念，谷歌今年2月推出了社交圈产品。

通过该产品，用户在进行搜索过程中，其社交圈成员的评论内容将显示在相应返回结果下部。

然而在具体操作过程中，谷歌社交圈产品却遭到了一些非议。

谷歌并不仅仅通过其自家产品，如Gmail电子邮件、Google Reader聚合新闻阅读器以及Buzz等服务来收集用户的社交联系人列表，而且也通过外部第三方应用程序来汇集此类信息，如通过Twitter、FriendFeed等服务来实现该目的。

近日有媒体报道称，Facebook聘请了知名公关公司博雅（Burson-Marsteller）来炮制和散布谷歌负面新闻，其中重要一条就是认为谷歌社交圈产品“侵犯了用户隐私”。

Facebook认为，谷歌在用户未知情前提下，而给用户制定了相应社交图谱。

2、Plus 1（即“+1”）去年期间，Facebook为扩大其社交图谱服务影响力，而推出了“Like”按钮，目的是将Facebook 服务向整个互联网延伸。

Facebook此举已对谷歌构成潜在威胁。

相关统计数据显示，从整体上看，网民在Facebook网站的停留时间已超过在谷歌各网站的相应停留时间。

而前不久Facebook又在访问量上超过谷歌，进而成为访问量第一的网站。

谷歌由此担心，今后大量网民将依赖Facebook好友来获取信息，而减少访问谷歌搜索引擎及其他服务的次数。

正是出于反击Facebook考虑，谷歌今年3月推出了“Plus 1”按钮服务。

谷歌用户点击Plus 1按钮后，便可向其谷歌联系人推荐自己感兴趣的网络链接。