負責協調 Resource 調度 ApplicationMaster - Framework-Specific，負責跟 ResourceManager 協調 Resource，跟 NodeManager 合作執行 Container，監督 Container 以及 Resource 消耗的狀況，也負責 Schedule 各個 Task 22 / 74 MapReduce (MRv2) 分工優點 ResourceManager (CDH) Oracle 有 Oracle Big Data Appliance Intel 以前有 Intel Distribution for Hadoop (IDH)，現在是直接與 Cloudera 合作 Hortonworks 有 Hortonworks Data Platform (HDP) Microsoft 有 Microsoft HDInsight MapR 有 MapR Distribution 採用 Java 來開發 BigQuery 也能與 Dataflow 相輔 相成，開發者可以把 Dataflow 的資料餵給 BigQuery Google 與 Twitter 在世界盃足 球賽的期間合作，透過 Dataflow 讀取數百萬則 Twitter 貼文，做球迷情感分析 號稱下一代的 Dataflow 目前也是寫 Java iThome Google I/O 2014 快報：雲端大資料分析服務

從微軟角度看 Kubernetes 對公有雲所帶來的改變與挑戰 Tom Lee 雲端解決方案架構師 合作夥伴暨商務事業群 台灣微軟 Policy Routing Telemetry 智慧端點卻連接著笨管線 Smart endpoints, dumb pipes 過去 25 年都是如此運作 服務數量越來越多，端點越來越多，該如何管理 ? 服務網格 Service Mesh 更聰明的管線

org/doc/manuals/debian-reference/) 中，你可以瞭解到使用 Debian 系統的一些基本信息和關於 Unix 編程 的一些指引。 Debian 新維護人員手冊 2 / 57 • 友好合作是我們前行的動力。 – 你的貢獻不應致使他人過勞。 – 只有當別人欣賞你的貢獻時，它才真正有價值。 • Debian 不是一所學校，沒有老師會自動地注意你。 – 你需要有自學大量知識的能力。 檔案校驗是否在與不同包存在檔案衝突，以阻止在不同的系統上 發生安裝故障。apt-file 命令正適合完成這個任務。如果存在衝突，請透過重新命名、將公共檔案分離到另一個受其他 包依賴的包中、與受影響的軟體包的維護者合作使用 alternatives 機制來避免實際問題 (參看 update-alternatives(1)) 或在 debian/control 檔案中設定 Conflicts 條目以宣告衝突關係等方式避免問題的發生。

內容包含微控制器和處理器。 • 並行：這個全天課程著重於 Rust 中的並行問題。我們將探討傳統並行 (使用執行緒和互斥鎖進行先 占式排程) 以及 async/await 並行 (使用 future 進行合作多工處理)。 非課程目標 Rust 是大型的程式語言，無法在幾天內就介紹完畢。因此，本課程不包含下列內容： • 學習如何開發巨集 (macro)。請直接閱讀 Rust Book 的 Chapter 請在足夠的層級閱讀所有程式碼，檢查是否出現任何可能是惡意插入的錯誤內容 (實務上很難達到 100% 完美的成果，畢竟通常會有太多程式碼。) 上述內容只是指南，請與 security@chromium.org 的審查人員合作，瞭解如何正確地確保 Crate 是 可信的。 46.8 將 Crate 登錄為 Chromium 原始碼 git status 應會顯示以下內容： • //third_party/rust/chromium_crates_io 331 第 64 部分 Future 控制流程 Future 可以合併，產生並行運算流程圖。我們已介紹過工作，工作的功能類似於獨立的執行作業執行緒。 • 會合 • 選取 64.1 加入 會合作業會等待整個 Future 集合準備就緒，然後蒐集多個結果一次回傳。這類似於 JavaScript 中的 Promise.all 或 Python 中的 asyncio.gather。 use anyhow::Result;

套件打包教學指南 55 / 90 More interested in Ubuntu? ▶ Ubuntu 主要管控和 Debian 的差異 ▶ 不針對於特定套件, 而是和 Debian team 協同合作 ▶ 一般來說會建議新套件要先上傳到 Debian https://wiki.ubuntu.com/UbuntuDevelopment/NewPackages ▶ 但有更好的方法: ▶ 參與 Debian

複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之前，先對複雜度分析建立初步的瞭解，以便能夠完成簡單

複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之前，先對複雜度分析建立初步的瞭解，以便能夠完成簡單

複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之前，先對複雜度分析建立初步的瞭解，以便能夠完成簡單

複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之前，先對複雜度分析建立初步的瞭解，以便能夠完成簡單

複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之前，先對複雜度分析建立初步的瞭解，以便能夠完成簡單