– 卓越的技術文化 準備好才會發行 ▶ 自由 – 開發者以及使用者皆遵循 社會契約 並發揚自1993年起開始倡導的自由軟體文化 ▶ 獨立 – Debian 不被任何一間公司所擁有 決策過程一切透明化 (行動至上 + 民主) ▶ 對於業餘開發者 來說最大的意義: 因本身喜愛而去完成這些事 Debian 套件打包教學指南 5 / 90 Debian 套件 ▶ .deb 檔案 (二進制套件) shell code ▶ 然而更好的作法 (被大部份套件所採用): 使用 打包幫手 ▶ 最常見的方法: debhelper (大約被 98% 的套件所採用) ▶ 目標: ▶ 將常使用的任務拆解, 並轉化為標準工具, 最後適用於所有套件上 ▶ 當修正打包錯誤時, 可以適用於所有的套件 dh_installdirs, dh_installchangelogs, dh_installdocs, dh_install /usr/share/doc/cdbs/ ▶ 可支援 Perl, Python, Ruby, GNOME, KDE, Java, Haskell, . . . ▶ 但有些使用者不喜歡使用: ▶ 有時難以產生客製化套件: "makefile以及環境參數相當複雜" ▶ 比明文的 debhelper還慢 (會有許多不必要 dh_*相關的呼叫) #! / usr/bin/make -f include /usr/share/cdbs

Google 嚴格保密十幾年的秘密武器——Borg 的開源 專案版本。Borg 是 Google 久負盛名的一個內部使用的大規模叢集管理系統，它基 於容器技術，目的是實現資源管理的自動化，以及跨多個資料中心的資源利用率最 大化。十幾年來，Google 一直透過 Borg 系統管理著數量龐大的叢集式應用系統。 由於 Google 員工都簽署了保密協議，即便離職也不能洩露 Borg 的內部設計，所 年 4 月，傳聞許久的 Borg 論文伴 隨著 Kubernetes 的發布宣傳被 Google 首度公開，大家才得以瞭解它的更多內幕。 正因站在 Borg 這個前輩的肩膀上，吸取了 Borg 過去十年間的經驗與教訓，所以 Kubernetes 一經開源就一鳴驚人，並迅速席捲了容器技術領域。 1-9 1.3 從一個不簡單的 Hello World 範例說起 瀏覽器訪問 讀 寫 虛擬機 Node。 在 Master 上 執 行 etcd、 API Server、Controller Manager 和 Scheduler 四個元件，其中後三個元件構成了 Kubernetes 的管控中心，負責對叢集中所有資源進行調度和協作。在每個 Node 上 執行 Kubelet、Proxy 和 Docker Daemon 三個元件，負責對本節點上的 Pod 的生命 週期進行管理，以及實現服

這些年，我們一起追的 Hadoop Hadoop, the Apple of Our Eyes 蘇國鈞 monster.supreme@gmail.com 資訊工業策進會 數位教育研究所 資訊技術訓練中心 1 / 74 在 Java SE 與 Java EE 領域有十多 年的講師教學經驗，熟悉 SOAP/RESTful Services、Design Patterns、EJB/JPA 等 Java Scheduling / Monitoring) 比較沒人知道的事： Hadoop 2.x 也默默地做了四五年了 ... 雖然是大修，但是 Backward Compatibility 做的很棒 Yahoo! 去年就已經把 Hadoop 2.x 部署在 35,000+ Node 跑了六 個月以上 ... 21 / 74 1. Submit Job 2. 建構特定 AM 3. 向 RM 註冊 AM 4. 送 Microsoft HDInsight MapR 有 MapR Distribution for Apache Hadoop (M3, M5, M7) ... 喜歡 Make (自造者運動) 的人還是可以去 Apache BigTop 網站自行下載組裝。 40 / 74 Cloudera Distribution for Hadoop 2014 年獲得 900M 的資金挹注，其中 740M 來自 Intel。

——鄧俊輝，清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》，學起來應該會簡單 10 倍！” ——李沐，亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革，它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性，成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策，還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動，這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 10.3 二分搜尋邊界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 10.4 雜湊最佳化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 10.5 重識搜尋演算法 . . . . 標題註釋，用於標註函式、類別、測試樣例等 */ // 內容註釋，用於詳解程式碼 /** * 多行 * 註釋 */ 0.2.2 在動畫圖解中高效學習 相較於文字，影片和圖片具有更高的資訊密度和結構化程度，更易於理解。在本書中，重點和難點知識將主 要透過動畫以圖解形式展示，而文字則作為解釋與補充。 如果你在閱讀本書時，發現某段內容提供瞭如圖 0‑2 所示的動畫圖解，請以圖為主、以文字為輔，綜合兩者

——鄧俊輝，清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》，學起來應該會簡單 10 倍！” ——李沐，亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革，它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性，成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策，還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動，這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 10.3 二分搜尋邊界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 10.4 雜湊最佳化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 10.5 重識搜尋演算法 . . . . 標題註釋，用於標註函式、類別、測試樣例等 */ // 內容註釋，用於詳解程式碼 /** * 多行 * 註釋 */ 0.2.2 在動畫圖解中高效學習 相較於文字，影片和圖片具有更高的資訊密度和結構化程度，更易於理解。在本書中，重點和難點知識將主 要透過動畫以圖解形式展示，而文字則作為解釋與補充。 如果你在閱讀本書時，發現某段內容提供瞭如圖 0‑2 所示的動畫圖解，請以圖為主、以文字為輔，綜合兩者

——鄧俊輝，清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》，學起來應該會簡單 10 倍！” ——李沐，亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革，它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性，成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策，還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動，這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 10.3 二分搜尋邊界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 10.4 雜湊最佳化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 10.5 重識搜尋演算法 . . . . 標題註釋，用於標註函式、類別、測試樣例等 */ // 內容註釋，用於詳解程式碼 /** * 多行 * 註釋 */ 0.2.2 在動畫圖解中高效學習 相較於文字，影片和圖片具有更高的資訊密度和結構化程度，更易於理解。在本書中，重點和難點知識將主 要透過動畫以圖解形式展示，而文字則作為解釋與補充。 如果你在閱讀本書時，發現某段內容提供瞭如圖 0‑2 所示的動畫圖解，請以圖為主、以文字為輔，綜合兩者

——鄧俊輝，清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》，學起來應該會簡單 10 倍！” ——李沐，亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革，它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性，成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策，還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動，這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 10.3 二分搜尋邊界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 10.4 雜湊最佳化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 10.5 重識搜尋演算法 . . . . 標題註釋，用於標註函式、類別、測試樣例等 */ // 內容註釋，用於詳解程式碼 /** * 多行 * 註釋 */ 0.2.2 在動畫圖解中高效學習 相較於文字，影片和圖片具有更高的資訊密度和結構化程度，更易於理解。在本書中，重點和難點知識將主 要透過動畫以圖解形式展示，而文字則作為解釋與補充。 如果你在閱讀本書時，發現某段內容提供瞭如圖 0‑2 所示的動畫圖解，請以圖為主、以文字為輔，綜合兩者

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——鄧俊輝，清華大學計算機系教授 “如果我當年學資料結構與演算法時有《Hello 演算法》，學起來應該會簡單 10 倍！” ——李沐，亞馬遜資深首席科學家 電腦的出現為世界帶來了巨大的變革，它憑藉高速的運算能力與卓越的可程式化特性，成為執行演算法 與處理資料的理想媒介。無論是電玩遊戲的逼真畫面、自動駕駛的智慧決策，還是 AlphaGo 的精彩棋局、 ChatGPT 的自然互動，這些應用都是演算法在電腦上的精妙演繹。 10.3 二分搜尋邊界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 10.4 雜湊最佳化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206 10.5 重識搜尋演算法 . . . . 標題註釋，用於標註函式、類別、測試樣例等""" # 內容註釋，用於詳解程式碼 """ 多行 註釋 """ 0.2.2 在動畫圖解中高效學習 相較於文字，影片和圖片具有更高的資訊密度和結構化程度，更易於理解。在本書中，重點和難點知識將主 要透過動畫以圖解形式展示，而文字則作為解釋與補充。 如果你在閱讀本書時，發現某段內容提供瞭如圖 0‑2 所示的動畫圖解，請以圖為主、以文字為輔，綜合兩者