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Author: Vonng

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@@ -415,9 +415,9 @@ Reduce 侧方法的优点是不需要对输入数据做任何假设：无论其
 
 Google 最初使用 MapReduce 是为其搜索引擎建立索引，其实现为由 5 到 10 个 MapReduce 作业组成的工作流【1】。虽然 Google 后来也不仅仅是为这个目的而使用 MapReduce 【43】，但如果从构建搜索索引的角度来看，更能帮助理解 MapReduce。（直至今日，Hadoop MapReduce 仍然是为 Lucene/Solr 构建索引的好方法【44】）
 
-我们在 “[全文搜索和模糊索引](/ch3#全文搜索和模糊索引)” 中简要地了解了 Lucene 这样的全文搜索索引是如何工作的：它是一个文件（关键词字典），你可以在其中高效地查找特定关键字，并找到包含该关键字的所有文档 ID 列表（文章列表）。这是一种非常简化的看法 —— 实际上，搜索索引需要各种额外数据，以便根据相关性对搜索结果进行排名、纠正拼写错误、解析同义词等等 —— 但这个原则是成立的。
+我们在 “[全文检索与模糊索引](/ch3#全文检索与模糊索引)” 中简要地了解了 Lucene 这样的全文检索索引是如何工作的：它是一个文件（关键词字典），你可以在其中高效地查找特定关键字，并找到包含该关键字的所有文档 ID 列表（文章列表）。这是一种非常简化的看法 —— 实际上，搜索索引需要各种额外数据，以便根据相关性对搜索结果进行排名、纠正拼写错误、解析同义词等等 —— 但这个原则是成立的。
 
-如果需要对一组固定文档执行全文搜索，则批处理是一种构建索引的高效方法：Mapper 根据需要对文档集合进行分区，每个 Reducer 构建该分区的索引，并将索引文件写入分布式文件系统。构建这样的文档分区索引（请参阅 “[分区与次级索引](/ch6#分区与次级索引)”）并行处理效果拔群。
+如果需要对一组固定文档执行全文检索，则批处理是一种构建索引的高效方法：Mapper 根据需要对文档集合进行分区，每个 Reducer 构建该分区的索引，并将索引文件写入分布式文件系统。构建这样的文档分区索引（请参阅 “[分区与次级索引](/ch6#分区与次级索引)”）并行处理效果拔群。
 
 由于按关键字查询搜索索引是只读操作，因而这些索引文件一旦创建就是不可变的。
 
@@ -485,7 +485,7 @@ MapReduce 作业的输出处理遵循同样的原理。通过将输入视为不
 
 MPP 数据库是单体的，紧密集成的软件，负责磁盘上的存储布局，查询计划，调度和执行。由于这些组件都可以针对数据库的特定需求进行调整和优化，因此整个系统可以在其设计针对的查询类型上取得非常好的性能。而且，SQL 查询语言允许以优雅的语法表达查询，而无需编写代码，可以在业务分析师使用的可视化工具（例如 Tableau）中访问到。
 
-另一方面，并非所有类型的处理都可以合理地表达为 SQL 查询。例如，如果要构建机器学习和推荐系统，或者使用相关性排名模型的全文搜索索引，或者执行图像分析，则很可能需要更一般的数据处理模型。这些类型的处理通常是特别针对特定应用的（例如机器学习的特征工程，机器翻译的自然语言模型，欺诈预测的风险评估函数），因此它们不可避免地需要编写代码，而不仅仅是查询。
+另一方面，并非所有类型的处理都可以合理地表达为 SQL 查询。例如，如果要构建机器学习和推荐系统，或者使用相关性排名模型的全文检索索引，或者执行图像分析，则很可能需要更一般的数据处理模型。这些类型的处理通常是特别针对特定应用的（例如机器学习的特征工程，机器翻译的自然语言模型，欺诈预测的风险评估函数），因此它们不可避免地需要编写代码，而不仅仅是查询。
 
 MapReduce 使工程师能够轻松地在大型数据集上运行自己的代码。如果你有 HDFS 和 MapReduce，那么你 **可以** 在它之上建立一个 SQL 查询执行引擎，事实上这正是 Hive 项目所做的【31】。但是，你也可以编写许多其他形式的批处理，这些批处理不必非要用 SQL 查询表示。
 
@@ -711,7 +711,7 @@ Spark、Flink 和 Tez 避免将中间状态写入 HDFS，因此它们采取了
 
 得益于这个框架，你在批处理作业中的代码无需操心实现容错机制：框架可以保证作业的最终输出与没有发生错误的情况相同，虽然实际上也许不得不重试各种任务。比起在线服务一边处理用户请求一边将写入数据库作为处理请求的副作用，批处理提供的这种可靠性语义要强得多。
 
-批处理作业的显著特点是，它读取一些输入数据并产生一些输出数据，但不修改输入 —— 换句话说，输出是从输入衍生出的。最关键的是，输入数据是 **有界的（bounded）**：它有一个已知的，固定的大小（例如，它包含一些时间点的日志文件或数据库内容的快照）。因为它是有界的，一个作业知道自己什么时候完成了整个输入的读取，所以一个工作在做完后，最终总是会完成的。
+批处理作业的显著特点是，它读取一些输入数据并产生一些输出数据，但不修改输入 —— 换句话说，输出是从输入派生出的。最关键的是，输入数据是 **有界的（bounded）**：它有一个已知的，固定的大小（例如，它包含一些时间点的日志文件或数据库内容的快照）。因为它是有界的，一个作业知道自己什么时候完成了整个输入的读取，所以一个工作在做完后，最终总是会完成的。
 
 在下一章中，我们将转向流处理，其中的输入是 **无界的（unbounded）** —— 也就是说，你还有活儿要干，然而它的输入是永无止境的数据流。在这种情况下，作业永无完成之日。因为在任何时候都可能有更多的工作涌入。我们将看到，在某些方面上，流处理和批处理是相似的。但是关于无尽数据流的假设也对我们构建系统的方式产生了很多改变。