Apache Kafka 是一個分散式的訊息佇列框架，是由 LinkedIn 公司使用 Scala 語言開發的系統，被廣泛用來處理高吞吐量與容易水平擴展，目前許多巨量資料運算框架以都有整合 Kafka，諸如：Spark、Cloudera、Apache Storm等，

Kafka 是基於Publish/Subscribe的訊息系統，主要設計由以下特點：

• 在 TB 級以上資料也能確保常數時間複雜度的存取效能，且時間複雜度為O(1)的訊息持久化。
• 高吞吐量，在低階的商業電腦上也能提供單機100k/sec條以上的訊息傳輸。
• 支援 Kafka Server 之間的訊息分區(Partition)以及分散式發送，並保證每個分區內的訊息循序傳輸。
• 同時支援離線資料處理與即時資料處理
• 容易的服務不中斷水平擴展。

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Spark + Mesos 叢集是由多個主節點與工作節點組合而成，它實作了兩層的排程（Scheduler）來提供粗/細粒度的排程。在 Mesos 中主節點（Master）主要負責資料的分配與排程，然而從節點（Slave）則是主要執行任務負載的角色。Mesos 也提供了高可靠的部署模式，可利用多個主節點的 ZooKeeper 來做服務發現。

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預啟動執行環境（Preboot eXecution Environment，PXE，也被稱為預執行環境)提供了一種使用網路介面（Network Interface）啟動電腦的機制。這種機制讓電腦的啟動可以不依賴本地資料儲存裝置（如硬碟）或本地已安裝的作業系統。

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預啟動執行環境（Preboot eXecution Environment，PXE，也被稱為預執行環境)提供了一種使用網路介面（Network Interface）啟動電腦的機制。這種機制讓電腦的啟動可以不依賴本地資料儲存裝置（如硬碟）或本地已安裝的作業系統。

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本教學為安裝 Spark on Hadoop YARN 的 all-in-one 版本，將 Spark 應用程式執行於 YARN 上，來讓應用程式執行於不同的工作節點上。

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本教學為安裝 Spark Standalone 的叢集版本，將 Spark 應用程式執行於自己的分散式機制與各台機器連結上，來讓應用程式執行於不同的工作節點上。

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物件導向程式設計（英語：Object-oriented programming，縮寫：OOP）

物件導向程式設計推廣了程式的靈活性和可維護性，在大型的專案被廣泛的應用。此外，支持者聲稱物件導向程式設計要比以往的做法更加便於學習，因為它能夠讓人們更簡單地設計並維護程式，使得程式更加便於分析、設計、理解。學習物件導向須了解幾點與幾個特性：

• Object 是 Class 的 Instance。
• Class 是 Object 的定義。描述 Object 的組成與功能。
• Object 使用前必須建立 Class 的 Object(Instance) (使用New)。
• 真正被用來處理問題的是 Object，而 Class 決定了 Object 的行為。

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Objective-C 程式規範，參考於紐約時報所規範之程式風格。

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