所有笔记关于标签的管理或多或少都会存在一个问题，那就是时间久了，标签就会多就会乱，很多标签其实是同一个意思，但是时间久了就不记得相关和类似的标签了。导致标签使用效果越来越差。
是否能参考 logseq 的标签（其实 logseq 的标签本身就是一个页面），可以给标签添加别名，这样在使用标签的时候就不用纠结之前是否有过类似标签，应该用什么标签和之前的标签保持一致。以后在搜索的时候无论想到的是标签本身还是标签的别名，系统都知道其实是一个标签，都能把相关的内容给展示出来。
如此我觉得可以大大提高标签的使用效率，不用陷入标签恐慌里。
1.你说的关系是不是全局关系图。我不使用关系图功能，所以这一点对我个人而言是没有影响的。如果关系图是刚需，还是建议你使用标签功能。
2.我是结合反链面板使用使用双链功能的。在反链面板，可以看到一个标签页的上级。点击上级，也能看到同级。不过我个人使用过程中，并不依赖标签层级。
比如在看安史之乱资料时，在标签后面打个“@ 安史之乱”的标签就可以，后面整理资料看到这个标签，就在 MOC 页面把它放在“@ 唐玄宗”下面。以后再看到这份资料时，可能又打个“@ 安禄山”的标签，后期整理时，把这个标签和“@ 唐玄宗”一起放在“@ 唐朝人物”下面。所以标签在我这里用于对信息进行分类、关联，并不需要通过标签帮我理解文章。
这两个问题提的很好，都是操作层面的问题，很细节。笔记理论有很多，但落地到具体操作每个人都会出现各种各样的问题，可以多探讨探讨。
另外推荐几个资料：
互联网（Internet），又称网际网络，或音译因特网、英特网。互联网始于 1969 年美国的阿帕网，是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。
沉迷游戏伤身，强撸灰飞烟灭。
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Spark 是 UC Berkeley AMP lab 所开源的类 Hadoop MapReduce 的通用并行框架。Spark 拥有 Hadoop MapReduce 所具有的优点；但不同于 MapReduce 的是 Job 中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写 HDFS，因此 Spark 能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的 MapReduce 的算法。
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