facebook培训

万全云绝对的骗子！蛇鼠一窝，无耻流氓！全名是厦门企盟网络科技有限公司.该公司业务员小柯,电话:. 绝对的一个大骗子. 此人联系我推销facebook开店，我跟他说我自己懂怎么在facebook开店， 她说那个shop是不能直接下单的，开facebook旗舰店可以直接在facebook付款下单，还说这是他们公司特有的权限，自己是不能操作的，其他公司也很少可以开这样的旗舰店，并且截图给我看他们客户的业绩。当时自己对facebook也是接触不多，只知道可以开shop， 不知道怎么开store， 并且如果是真的可以在facebook上下单对我来说是非常有吸引力的。她一直强调这个旗舰店的优势，可以直接下单，但是后来我才知道store只是一个链接第三方独立站的接口。他们开的是独立站，用他们的建站系统，做的独立站，服务类似shopify。 当我知道不是在facebook上直接开店时，我就发现自己被骗了，因为此业务员一直知道我只是想要在facebook开店，不想做独立站。她隐瞒了信息，欺骗了我。当时因为发现的及时，在对接运营人员的时候我立马发现这不是我要的，所以都没有要他们的后台服务帐号就申请退款。这是我交钱的第二天，就是10月29日。我立马联系销售，并且坚持让她的上司听电话，该负责人在电话里一再想要推托责任，坚持说可以在facebook上直接开店，但是要美国帐号，让我自己去申请一个美国帐号！这个信息是真是假我都不想去验证了，她是骗子无疑了， 她非常清楚我想在facebook上直接开店，并且承诺可以帮我开一个店铺，现在又让我自己去搞一个美国帐号。你个骗子，我自己能搞一个美国帐号，你TM还找你？还要扔1980给你们这群野狗？如果你谨慎一点在网络上找他们公司的信息，你会发现很多投诉，然后业务员，最可气的是那个管销售的经理，当时因为发现自己被骗，我申请退款，他们一再推托责任，我就说你们不退我就报警。那个经理牛气冲冲：你报警吧，立马去报警，竟敢威胁我！随后就挂断电话。从此人说话的语气和方式我就发现，我遇见了流氓。这样的人，跟他讲道理是永远不可能的。随后也应证了我的猜想。我联系业务员要她退款给我，她说已经上报了，在走流程。然后第二天我再联系她时，该经理让我自己去找他们的运营，说退款不是他们负责，他们是市场部，退款是运营负责，让我自己去找运营部！而联系我的那个运营说他不负责退款！市场部的经理说我说了报警是威胁他，他要报警说我威胁他！对此我只想说，窥一斑而知全豹，这样的一个无耻流氓做的市场部经理，公司如果不是流氓公司那么离倒闭应该也不远了吧。并且，这个自称是市场部经理的人说，他们老板是不会来公司上班的，一个月能见到2，3次就不错了。而所有的退款都需要老板签字。所以，各位想要报名的，如果有问题你们想退款，那就看看你能不能有那个几率遇见神龙见首不见尾的老板吧。当时我是急着想开店，对于网络上的那些投诉就没有那么顾及，现在想想，真是自己太眼瞎！我想任何一个想要做独立站开店的人，先看看网络上投诉他们的信息再作决定吧。那个销售小柯骗人说他们有30几个运营，但是不方便看他们运营的办公室。他们销售倒是挺多，毕竟需要人手去骗人吧。

现在越来越多的公司开始使用 社交网络来做营销和推广，然而很多人都不知道怎么去做Facebook，曾经在一个FB的营销群里面发现有个老板花了1万8让人帮忙创建了一个Page，这个至于是否是真的还是编的，肯定会有这样的老板的，这次就把培训用的一个简单的设置页面发出来，做个备份，如果能帮助到一些刚入门的朋友那是更好了。 主要分为三个步骤： 第一步 ：创建主页，上传主页图像文件，创建主页就不多说了，这里从创建主页成功后开始。 一般我们创建微信或者微博账号后一般都会 在第一时间上传头像 ，Facebook也一样， 首先上传Profile photo，也就是头像，然后上传Banner图，这里正式叫法为Cover Photo，也就是主页的封面图。 这两个图的尺寸分别为： Profile Photo： 180 *180 像素 Cover Photo： 828 * 315 像素 注意：这里的尺寸是Web版的尺寸，mobile端只能看到中间的一部分，如下图： 中央区域为 563 * 315像素 【也就是说banner图片的重要部分要放到中央的区域内，这样在移动版上才能够看到完整版】 完成了Profile photo和Cover photo上传之后就需要对主页的信息进行完善了。 第二步 ： 修改Page详细信息。 修改Page的信息让品牌的主页展示更多你想展示给你的粉丝（受众）的信息，Facebook改版之后要找详细信息的入口如果对Facebook不太熟悉还真要花点时间。 入口： 详细信息说明： 完成了详细信息的设定一个主页算是基本能够展示给你的粉丝了，这里的信息大部分会显示到你的主页首页上，可供粉丝了解你的品牌。 完成了这一步就剩下设置CTA了，CTA, Call to action button，是Facecbook主页的一个自带的按钮，可以设置多个功能，比如常见的send message，Shop now，这个按钮是FB主页的一个精髓所在，我们创建FB主页最终是希望通过Facebook来引流，给网站引流，或者获取更多的询单等，这里的CTA就类似临门一脚。这里的设置就不多详述了，一定要注意利用好这里的按钮。 第三步： 设置主页自动回复系统 自动回复系统是FB今年加入的功能，通过Send message按钮就可以触发这里的自动回复，当然，前提是我们打开了自动回复功能。 根据SproutSocial的报告显示， 一般的客户通过Facecbook联系你的期望等待时间是4小时。 而一般的主页回复时间平均达到了11个小时，显然客户并不会得到好的用户体验，设置自动回复的好处就是让用户能够发送消息的瞬间获得你的回复，就跟淘宝一样，如果你给卖家发消息对方一直不回复你肯定会直接打开下一家店铺，对方如果设置了自动回复，你的首选是等待对方回复你的问题。 老外也一样，国外的客服一般的回复时间是5-20小时，所以就算让他们多等一会也不会有太大的问题，只要你的服务态度良好而且解决了对方的问题，他/她 一定会对你说Thank you so much的。 具体设置如下： 武汉乐薇招募优质运营中！ 有意向请在招聘网站搜索武汉乐薇并投递您的简历！

死垃圾，死骗子公司，交了钱，发来一堆链接就是服务。想要退钱，直接被拉黑了。这种公司能存活多久，没有良心的公司与人。自有天报。

我来自万全云电商团队。万全云电商主要为跨境卖家提供：独立网站建设、Facebook旗舰店开设、运营指导、Facebook推广培训等服务。四大核心服务费用为1680元/年。现在市场上搭建独立商城主要有两个方案：1）是使用开源程序建站，主流的有magento、zencart、opencart。2）是使用SaaS（软件即服务），国外知名的有Shopify、bigcommerce、Wix。如果自己搭建服务器，按照阿里云美国西服务器1核1GB+2M带宽+50G硬盘配置，一个月要140元，一年的费用是要1680元了，还不包含程序集成、CDN、及流量上来后服务器配置升级、带宽升级、技术投入等费用。如果使用Shopify等建站，Shopify最低$29/月（最高$299/月）+每单的交易手续费，这个费用算下来单纯月度费用都远远不止1680（还不包含抽点）。而用shopify等国外saas产品的最大问题其实是收款渠道、操作习惯、手续费等问题。万全云电商还为独家为卖家提供免费的网站优化、Facebook推广培训，运营指导，数据分析 目前市场上单纯facebook培训课程费用一般是3000以上/人。当然再好的应用产品，如果你买了不好好使用，比如：不运营、不推广，不发产品等那再好的产品也发挥不出价值。透露一个数据吧，目前，通过万全云电商的一些卖家已经实现了$50K+/月的销售额，更好的卖家业绩就不方便透漏了（做外贸你懂的），我想接下来只会更好

Sqoop：(发音：skup)作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库(MySql,PostgreSQL)间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。

Flume：实时数据采集的一个开源框架，它是Cloudera提供的一个高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。目前已经是Apache的顶级子项目。使用Flume可以收集诸如日志、时间等数据并将这些数据集中存储起来供下游使用(尤其是数据流框架，例如Storm)。和Flume类似的另一个框架是Scribe(FaceBook开源的日志收集系统，它为日志的分布式收集、统一处理提供一个可扩展的、高容错的简单方案)大数据分析培训课程内容有哪些

Kafka：通常来说Flume采集数据的速度和下游处理的速度通常不同步，因此实时平台架构都会用一个消息中间件来缓冲，而这方面最为流行和应用最为广泛的无疑是Kafka。它是由LinkedIn开发的一个分布式消息系统，以其可以水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前主流的开源分布式处理系统(如Storm和Spark等)都支持与Kafka 集成。

Kafka是一个基于分布式的消息发布-订阅系统，特点是速度快、可扩展且持久。与其他消息发布-订阅系统类似，Kafka可在主题中保存消息的信息。生产者向主题写入数据，消费者从主题中读取数据。浅析大数据分析技术

作为一个分布式的、分区的、低延迟的、冗余的日志提交服务。和Kafka类似消息中间件开源产品还包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。

MapReduce：MapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度抽象为两个函数：map和reduce。MapReduce最伟大之处在于其将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，以至于普通开发人员即使不会任何的分布式编程知识，也能将自己的程序运行在分布式系统上处理海量数据。

Hive：MapReduce将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，而Hive进一步将处理和分析大数据的能力赋予了实际的数据使用人员(数据开发工程师、数据分析师、算法工程师、和业务分析人员)。大数据分析培训课程大纲

Hive是由Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的，是一个建立在Hadoop体系结构上的一层SQL抽象。Hive提供了一些对Hadoop文件中数据集进行处理、查询、分析的工具。它支持类似于传统RDBMS的SQL语言的查询语言，一帮助那些熟悉SQL的用户处理和查询Hodoop在的数据，该查询语言称为Hive SQL。Hive SQL实际上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划，并按照该计划生产MapReduce任务后交给Hadoop集群处理。

Spark：尽管MapReduce和Hive能完成海量数据的大多数批处理工作，并且在打数据时代称为企业大数据处理的首选技术，但是其数据查询的延迟一直被诟病，而且也非常不适合迭代计算和DAG(有限无环图)计算。由于Spark具有可伸缩、基于内存计算能特点，且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据，较好地满足了数据即时查询和迭代分析的需求，因此变得越来越流行。

Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大学伯克利分校的 AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，它拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同MapReduce的是，Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要再读写HDFS ，因此能更好适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代的MapReduce算法。

Spark也提供类Live的SQL接口，即Spark SQL，来方便数据人员处理和分析数据。

Spark还有用于处理实时数据的流计算框架Spark Streaming,其基本原理是将实时流数据分成小的时间片段(秒或几百毫秒)，以类似Spark离线批处理的方式来处理这小部分数据。

Storm：MapReduce、Hive和Spark是离线和准实时数据处理的主要工具，而Storm是实时处理数据的。

Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。Storm对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了Map和Reduce原语，使对数据进行批处理变得非常简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单的Spout和Bolt原语。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而在Storm上面运行的是Topology(拓扑)。

Storm拓扑任务和Hadoop MapReduce任务一个非常关键的区别在于：1个MapReduce Job最终会结束，而一个Topology永远运行(除非显示的杀掉它)，所以实际上Storm等实时任务的资源使用相比离线MapReduce任务等要大很多，因为离线任务运行完就释放掉所使用的计算、内存等资源，而Storm等实时任务必须一直占有直到被显式的杀掉。Storm具有低延迟、分布式、可扩展、高容错等特性，可以保证消息不丢失，目前Storm, 类Storm或基于Storm抽象的框架技术是实时处理、流处理领域主要采用的技术。

Flink：在数据处理领域，批处理任务和实时流计算任务一般被认为是两种不同的任务，一个数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Storm只支持流处理任务，而MapReduce, Hive只支持批处理任务。

Apache Flink是一个同时面向分布式实时流处理和批量数据处理的开源数据平台，它能基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来。Flink完全支持流处理，批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的数据流被定义为有界的而已。基于同一个Flink运行时，Flink分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。大数据分析要学什么

Beam：Google开源的Beam在Flink基础上更进了一步，不但希望统一批处理和流处理，而且希望统一大数据处理范式和标准。Apache Beam项目重点在于数据处理的的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现。Apache Beam希望基于Beam开发的数据处理程序可以执行在任意的分布式计算引擎上。

Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner组成，Beam SDK定义了开发分布式数据处理任务业务逻辑的API接口，生成的分布式数据处理任务Pipeline交给具体的Beam Runner执行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java语言实现的，它支持的底层执行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。

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