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Author: Vonng

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@@ -415,9 +415,9 @@ Reduce 側方法的優點是不需要對輸入資料做任何假設：無論其
 
 Google 最初使用 MapReduce 是為其搜尋引擎建立索引，其實現為由 5 到 10 個 MapReduce 作業組成的工作流【1】。雖然 Google 後來也不僅僅是為這個目的而使用 MapReduce 【43】，但如果從構建搜尋索引的角度來看，更能幫助理解 MapReduce。（直至今日，Hadoop MapReduce 仍然是為 Lucene/Solr 構建索引的好方法【44】）
 
-我們在 “[全文搜尋和模糊索引](/tw/ch3#全文搜尋和模糊索引)” 中簡要地瞭解了 Lucene 這樣的全文搜尋索引是如何工作的：它是一個檔案（關鍵詞字典），你可以在其中高效地查詢特定關鍵字，並找到包含該關鍵字的所有文件 ID 列表（文章列表）。這是一種非常簡化的看法 —— 實際上，搜尋索引需要各種額外資料，以便根據相關性對搜尋結果進行排名、糾正拼寫錯誤、解析同義詞等等 —— 但這個原則是成立的。
+我們在 “[全文檢索與模糊索引](/tw/ch3#全文檢索與模糊索引)” 中簡要地瞭解了 Lucene 這樣的全文檢索索引是如何工作的：它是一個檔案（關鍵詞字典），你可以在其中高效地查詢特定關鍵字，並找到包含該關鍵字的所有文件 ID 列表（文章列表）。這是一種非常簡化的看法 —— 實際上，搜尋索引需要各種額外資料，以便根據相關性對搜尋結果進行排名、糾正拼寫錯誤、解析同義詞等等 —— 但這個原則是成立的。
 
-如果需要對一組固定文件執行全文搜尋，則批處理是一種構建索引的高效方法：Mapper 根據需要對文件集合進行分割槽，每個 Reducer 構建該分割槽的索引，並將索引檔案寫入分散式檔案系統。構建這樣的文件分割槽索引（請參閱 “[分割槽與次級索引](/tw/ch6#分割槽與次級索引)”）並行處理效果拔群。
+如果需要對一組固定文件執行全文檢索，則批處理是一種構建索引的高效方法：Mapper 根據需要對文件集合進行分割槽，每個 Reducer 構建該分割槽的索引，並將索引檔案寫入分散式檔案系統。構建這樣的文件分割槽索引（請參閱 “[分割槽與次級索引](/tw/ch6#分割槽與次級索引)”）並行處理效果拔群。
 
 由於按關鍵字查詢搜尋索引是隻讀操作，因而這些索引檔案一旦建立就是不可變的。
 
@@ -485,7 +485,7 @@ MapReduce 作業的輸出處理遵循同樣的原理。透過將輸入視為不
 
 MPP 資料庫是單體的，緊密整合的軟體，負責磁碟上的儲存佈局，查詢計劃，排程和執行。由於這些元件都可以針對資料庫的特定需求進行調整和最佳化，因此整個系統可以在其設計針對的查詢型別上取得非常好的效能。而且，SQL 查詢語言允許以優雅的語法表達查詢，而無需編寫程式碼，可以在業務分析師使用的視覺化工具（例如 Tableau）中訪問到。
 
-另一方面，並非所有型別的處理都可以合理地表達為 SQL 查詢。例如，如果要構建機器學習和推薦系統，或者使用相關性排名模型的全文搜尋索引，或者執行影像分析，則很可能需要更一般的資料處理模型。這些型別的處理通常是特別針對特定應用的（例如機器學習的特徵工程，機器翻譯的自然語言模型，欺詐預測的風險評估函式），因此它們不可避免地需要編寫程式碼，而不僅僅是查詢。
+另一方面，並非所有型別的處理都可以合理地表達為 SQL 查詢。例如，如果要構建機器學習和推薦系統，或者使用相關性排名模型的全文檢索索引，或者執行影像分析，則很可能需要更一般的資料處理模型。這些型別的處理通常是特別針對特定應用的（例如機器學習的特徵工程，機器翻譯的自然語言模型，欺詐預測的風險評估函式），因此它們不可避免地需要編寫程式碼，而不僅僅是查詢。
 
 MapReduce 使工程師能夠輕鬆地在大型資料集上執行自己的程式碼。如果你有 HDFS 和 MapReduce，那麼你 **可以** 在它之上建立一個 SQL 查詢執行引擎，事實上這正是 Hive 專案所做的【31】。但是，你也可以編寫許多其他形式的批處理，這些批處理不必非要用 SQL 查詢表示。
 
@@ -711,7 +711,7 @@ Spark、Flink 和 Tez 避免將中間狀態寫入 HDFS，因此它們採取了
 
 得益於這個框架，你在批處理作業中的程式碼無需操心實現容錯機制：框架可以保證作業的最終輸出與沒有發生錯誤的情況相同，雖然實際上也許不得不重試各種任務。比起線上服務一邊處理使用者請求一邊將寫入資料庫作為處理請求的副作用，批處理提供的這種可靠性語義要強得多。
 
-批處理作業的顯著特點是，它讀取一些輸入資料併產生一些輸出資料，但不修改輸入 —— 換句話說，輸出是從輸入衍生出的。最關鍵的是，輸入資料是 **有界的（bounded）**：它有一個已知的，固定的大小（例如，它包含一些時間點的日誌檔案或資料庫內容的快照）。因為它是有界的，一個作業知道自己什麼時候完成了整個輸入的讀取，所以一個工作在做完後，最終總是會完成的。
+批處理作業的顯著特點是，它讀取一些輸入資料併產生一些輸出資料，但不修改輸入 —— 換句話說，輸出是從輸入派生出的。最關鍵的是，輸入資料是 **有界的（bounded）**：它有一個已知的，固定的大小（例如，它包含一些時間點的日誌檔案或資料庫內容的快照）。因為它是有界的，一個作業知道自己什麼時候完成了整個輸入的讀取，所以一個工作在做完後，最終總是會完成的。
 
 在下一章中，我們將轉向流處理，其中的輸入是 **無界的（unbounded）** —— 也就是說，你還有活兒要幹，然而它的輸入是永無止境的資料流。在這種情況下，作業永無完成之日。因為在任何時候都可能有更多的工作湧入。我們將看到，在某些方面上，流處理和批處理是相似的。但是關於無盡資料流的假設也對我們構建系統的方式產生了很多改變。