最好的 軟件 為 LinkedIn

跳房子不起作用最喜歡的網上指南的插件，這些天，把所有的輸入來自一個單獨的JSON文件。還設有用於控制所述用戶與所述交互遊在其各階段以及數據如何呈現給用戶一個功能強大的API。一個演示和使用說明包含在下載包 什麼是此版本的新： 請不要緩存步的目標 - 為單頁的應用程序支持盒大小：內容框 - 問題引導3 在體型進行搜索時，jQuery和，贊一個目標 什麼在0.2.4版本新： 請不要緩存步驟的目標 - 單支網頁應用盒大小：內容框 - 問題引導3 在體型進行搜索時，jQuery和，贊一個目標 ...

DataFu在LinkedIn開發，完全用Java編寫的。 DataFu包括函數/庫一起工作： - 統計 - 估計 - 取樣 - 會話 - 鏈接分析 - 設置操作 - 手袋 DataFu是完美的數據挖掘和在Hadoop或豬數據庫之上的工作統計應用。這些功能使開發人員能夠利用內部存儲的所有數據的完全優勢的的Hadoop 或豬數據庫，而不必為了做到這一點，以應對龐大的系統要求。 本發行版是新的： 配對的UDF與更換簡單隨機抽樣更依賴現在打包在DataFu必需的，以便減少依賴的JAR。...

伏地魔是用Java編寫的，由LinkedIn開發。這不是一個典型的關係型數據庫，更加貼近NoSQL系統像Redis的或FlockDB而不是MySQL的。伏地魔是同時管理大量的多台服務器上的數據。它通常只開發需要快速的高於平均水平的查詢負載和高流量條件下的門戶類網站時使用的那種數據庫 特點： 在數據複製數據partionioning 在支持跨多個服務器複製在支持跨多個服務器partioning...

有三個部分，以每級：搞清楚如何安排的信件，找出他們需要去，然後居然讓他們在那裡。第一部分通常是比較容易的任務，但如果你需要幫助，您可以隨時點擊提示按鈕來獲得你需要拼寫單詞（S）的想法。然後，你必須決定在哪裡放置themit並不總是顯而易見的馬上，你有時可能會玩弄了一會兒塊意識到你只是將不得不把話說別的地方之前。 ...

一個面搜索引擎與多個搜索輸入參數，其中獲得合併為一個查詢的搜索引擎。這實際上是一個功能強大的過濾器，以結構化格式搜索數據。默認情況下，Lucene是偉大的非結構化數據的工作。波波完成Lucene的通過處理半結構化和結構化數據，並填補了空白和功能不提供的Apache Lucene的，幫助其轉變成一個完全成熟的面搜索引擎。 功能： ...

這個模板引擎實際上是一個名稱相似的模板引擎的重新工作版本由亞歷山大·威廉姆斯：塵。 就像當初的產品，該版本還採用了擴展的鬍子的語法，用乾淨的和極其簡單的API。灰塵是在LinkedIn的網站的基礎上預設模板（線框圖）組裝的內容目前使用的。引擎蓋下，灰塵是通過基本的JavaScript循環，條件或諧音，都包含在模板語言本身，而不是在代碼中（這樣的術語邏輯減少模板引擎，它基本上控制內容放置（組成）：邏輯少）。由於大公司如LinkedIn卻選擇了回這個工具，你應該給它看看自己還，並保持它在你的書籤，因為這可能不是...

LinkedIn是1100多萬來自世界各地的經驗豐富的專家，代表​​150行業在線網絡。當你加入，你創建總結你們的專業成就的配置文件。您的個人資料可以幫助您查找和被以前的同事，客戶和合作夥伴發現。您可以通過邀請信任的聯繫人加入LinkedIn，並連接到您添加更多的連接。...

Zoie是由LinkedIn開發是建立在的Apache Lucene的。它通過索引數據，並立即使其可用於搜索查詢。這樣做是非常迅速，不會影響當前輸入搜索或其它性能參數。這意味著Zoie不是一個預定的索引與更新的過程，但一個系統，不斷地掃描為新數據，一旦它檢測到新的數據製作在其數據庫中的新條目。該Zoie包是完美的提供網站處理新聞，工作，配置文件更新，微博等。用大輸出流和實時更新基本上任何服務實時搜索功能。 < strong>功能： 在DOCID為UID映射的UID...

在LinkedIn的Outlook工具欄，您可以快速，輕鬆地從Outlook中建立自己的LinkedIn的網絡。加入LinkedIn的商業網絡得到您的企業網絡為你工作。邀請的業務往來，你知道好，然後用你的網絡找到以前的同事和同學，找工作，聘請通過推介和發展業務關係。 在LinkedIn的Outlook工具欄將幫助您確定誰應該在基於網絡的你最頻繁的工作，並幫助您邀請他們加入您的網絡誰上。從那裡，你會能夠保持連接到您的網絡，並更新您的Outlook聯繫人隨時有人在網絡中發生變化的聯繫信息。...

It was specifically built for constructing and running Hadoop jobs or other offline processes. Azkaban was developed by the LinkedIn team and was written using Java, JavaScript and Clojure. It is deployed at LinkedIn since early 2009. Azkaban comes with a...