早在 98年博士班選修的「雲端程式設計」課程裡，對於 Big Data 已經有所涉略，我和 William 做了一個專題，拿 wiki data 來分析，我們使用 3 台 PC 是架設 Hadoop，使用 HDFS 及 Map/Reduce 來處理 more 20GB 的 wiki data，拿真正的 wiki data 在 3 台 Hadoop 上跑，結果是：跑不動，掛掉！這就是 Big Data。 某一天與高階主管開會，主要的目的是：處理學校儲存在 Database 中的一些資料，有位教授級的說：這就是 Big Data，當時的我有些許的無言？突然有三條線浮現眼前的感覺；如果這就是 Big Data？那麼 Apache Spark 最近應該不會那麼火紅？不是嗎？ Apache Spark 是最近最火紅的 Big Data 資料處理的引擎，2009年有 UC Berkeley AMPLab 所發展，其中一位 Director:Ion Stoica 在 2011 年演講提到" What is Big Data? "所指的是那些隨時可以產生幾 GB 的資料，而如何有效的管理並且分析出有用的資訊，提供作為決策的參考。儲存於學校 DB 內的學生學籍、成績、選課、老師開課、教學、研究等資料，也許將主計、人事、出納等儲存於 DB 的資料加入分析，僅是後端所謂 value 的產出，採用早年的資訊技術，應該就可以處理，不需要用到 clustering and distributing System，如果學校這些資料是 Big Data，那麼 Apache Spark 就不會那樣的重要了。 Matei Zaharia 是 Databrick's CTO，他的論文獲得 2014 ACM Doctoral Dissertation Award ，是 Apache Spark 的主要架構，在 AMPLab 網站寫著： Matei’s thesis develops and analyzes the core ideas behind the Spark system (now known as Apache Spark ), which is taking over the Big Data analytics world. 如同 L
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每一個人都總是喜歡別人的笑臉，無論是誰？誰也都逃不過「笑臉迎人」的人。 不管「笑臉」之下包藏禍心，其內心有多麼狡猾、奸詐，也絕對不要讓對方察覺出來，這是在目前官場、職場、人場的最基本的生存之道。要升官、發財也非得鍊得這種功夫不可。 除了上面所描述的這種基本功之外，尚須具有「逢迎拍馬」、「欺上瞞下」、「天花亂墜」等功夫，不需認真於工作之上，仍能得上官的賞識，得以陞官晉爵。 人生就是如此，蘇東坡：「呵呵」罷了！
Nginx 是另一種使用 C 語言寫成的 Web Server 軟體，主要還是支援 Unix-like 平台，網站也有 Windows 的 Binary 可以下載。目前 Windows 版本僅支援 Standalone 的方式，還未支援 Service 的方式來佈建 Web Server，換句話說，就是不會在 Windows 的「電腦管理>>服務與應用程式」中出現 Nginx 的服務設定。另外，Windows 版本也沒有將 SPDY 的 module 編譯到 Binary 裡面（可以在 Command Line 執行 ngnix -V查看編譯的 module），如此就無法在設定檔中設定 spdy 項目；有 SSL 的 module，但是產生 SSL 需要的 key 及 CA，對於初學者而言，不是那麼簡單、容易，底下的文章只是對 php + Admin + sqlite 的設定過程來說明： 下載 ngnix for windows 版本 ，預設是放在 Server\ngnix 目錄 到 Server\nginx 目錄下，執行 start nginx.exe （stop: nginx -s stop） 使用 Browser 開啟 localhost，應該可以看到 Welcome to ngnix 的網頁 下載 php for Windows , Adminer , Sqlite 軟體，解壓縮到 Server 目錄底下 修改 Servver\nginx\conf\nginx.conf 內容： 注意：要使用下列指令來 kill nginx.exe process taskkill /f /IM nginx.exe taskkill /f /IM php-cgi.exe install Server in Windows: httpd -k install -n "Survey Website" httpd -k uninstall -n "Survey Website" install MariaDB: copy data\my.ini to MariaDB root dir bin\mysqld --install MariaDB // DB name net star
廖智，一位四川大地震生存者，在 May 2, 2014 蘭萱有約的訪談中，她描述當時被困在地下而即將放棄自已生命的情境，由於父親的堅持、不放棄，再次燃起她求生的意志，向外界對話，如今成為一位知名的舞者，是目前生活優渥的小孩值得學習的榜樣。 環境確實是影響一個人人格發展很重要的因素之一，不經過生命的淬鍊，不知道生命的可貴；不經過 May 1, 2014 文茜的異想世界，訪問一位來賓，心靈像湖水一般，平靜的湖水，連水小石子放入水中，掀起的蓮綺依然清晰可見；波掏洶湧的湖水，再大的石頭掉入，亦無法察覺產生的變化。人的心，需要平靜才能透徹問題之所在，不是嗎？
iThome 網站刊出一則「 Google將於明年1月25日關閉Google Code 」的消息，它提供轉換 GitHub、Bitbucket、SourceForge 的移入工具，對於在 Google Code 有專案的人衝擊不大，只是感嘆：資訊的變化就如曇花一般，那麼短暫、消逝！就連 Google 這樣大的公司，原本提供 Open Source 社群開發程式的平台，也不敵後起之秀 GitHub，最近觀察 SourceForge 也有衰退的現象。 不斷推陳出新的資訊世界中，哪一種 Language, Framework, or System 才是真正的王道，歷久不衰！C++, Javascript, HTML, LLVM, or FreeBSD?
今天國網中心電子報 有一則關於 Apache Spark 的報導 ，對於 Hadoop 的 MapReduce 效能點出了最大的致命傷： MapReduce 最大的缺點在於運算時需要將中間產生的資料存在 Hadoop 獨有的分散式檔案系統中(HDFS)。尤其在執行迭代演算法（註1）時，每次的輸入與輸出皆需要頻繁讀寫HDFS，這將導致大量的時間花費在資料的讀取。 也因此 Apache Spark 誕生 ，在 Apache Spark 網站的標題寫著： Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 讓我比較感興趣的是： Spark 支援 Java, Scala, Python, R 語言來開發各種應用程式，也可以在單機版本運行： Ease of Use Write applications quickly in Java, Scala, Python, R. Runs Everywhere Spark runs on Hadoop, Mesos, standalone, or in the cloud. It can access diverse data sources including HDFS, Cassandra, HBase, and S3. 簡單瀏覽 Spark's Github 的網址 內的 Readme， clone 回來安裝步驟如下： 下載及解壓縮 Maven 專案套件軟體 設定環境變數讓 Maven/bin 程式可以在 cmd 中被執行：[圖 1] cmd 中輸入 mvn -v 測試：[圖 2] clone Spark stable 版本到 github 目錄：[圖 3] build Spark: cd spark; mvn -DskipTests clean package Spark github Readme 的說明，測試 Spark 是否安裝成功： 測試 Spark-shell： cd bin; spark-shell sc.parallelize(1 to 1000).count() 測試