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zh-tw/README.md

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 | ISSUE & Pull Requests                          | USER                                                         | Title                                                        |
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+|  [129](https://github.com/Vonng/ddia/pull/129)  |  [@anaer](https://github.com/anaer)  |   ch4: 修正兩處強調文字和四處程式碼變數名稱  |
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+|  [124](https://github.com/Vonng/ddia/pull/124)  |  [@yingang](https://github.com/yingang)  |   translation updates (chapter 10)  |
 |  [123](https://github.com/Vonng/ddia/pull/123)  |  [@yingang](https://github.com/yingang)  |   translation updates (chapter 9, TOC in readme, glossary, etc.)  |
 |  [121](https://github.com/Vonng/ddia/pull/121)  |  [@yingang](https://github.com/yingang)  |   translation updates (chapter 5 to chapter 8)  |
 |  [120](https://github.com/Vonng/ddia/pull/120)  |  [@jiong-han](https://github.com/jiong-han)  |   Typo fix: 呲之以鼻 -> 嗤之以鼻  |
 |  [119](https://github.com/Vonng/ddia/pull/119)  |  [@cclauss](https://github.com/cclauss)  |   Streamline file operations in convert()  |
-|  [118](https://github.com/Vonng/ddia/pull/118)  |  [@yingang](https://github.com/yingang)  |   translation updates (chapter 2 and 4)  |
+|  [118](https://github.com/Vonng/ddia/pull/118)  |  [@yingang](https://github.com/yingang)  |   translation updates (chapter 2 to chapter 4)  |
 |  [117](https://github.com/Vonng/ddia/pull/117)  |  [@feeeei](https://github.com/feeeei)  |   統一每章的標題格式  |
 |  [115](https://github.com/Vonng/ddia/pull/115)  |  [@NageNalock](https://github.com/NageNalock)  |   第七章病句修改: 重複詞語  |
 |  [114](https://github.com/Vonng/ddia/pull/114)  |  [@Sunt-ing](https://github.com/Sunt-ing)  |   Update README.md: correct the book name  |

zh-tw/ch1.md

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 如果所有這些在一起意味著“正確工作”，那麼可以把可靠性粗略理解為“即使出現問題，也能繼續正確工作”。
 
-​	造成錯誤的原因叫做**故障（fault）**，能預料並應對故障的系統特性可稱為**容錯（fault-tolerant）**或**韌性（resilient）**。“**容錯**”一詞可能會產生誤導，因為它暗示著系統可以容忍所有可能的錯誤，但在實際中這是不可能的。比方說，如果整個地球（及其上的所有伺服器）都被黑洞吞噬了，想要容忍這種錯誤，需要把網路託管到太空中——這種預算能不能批准就祝你好運了。所以在討論容錯時，只有談論特定型別的錯誤才有意義。
+​	造成錯誤的原因叫做**故障（fault）**，能預料並應對故障的系統特性可稱為**容錯（fault-tolerant）** 或**韌性（resilient）**。“**容錯**”一詞可能會產生誤導，因為它暗示著系統可以容忍所有可能的錯誤，但在實際中這是不可能的。比方說，如果整個地球（及其上的所有伺服器）都被黑洞吞噬了，想要容忍這種錯誤，需要把網路託管到太空中——這種預算能不能批准就祝你好運了。所以在討論容錯時，只有談論特定型別的錯誤才有意義。
 
-​	注意**故障（fault）**不同於**失效（failure）**【2】。**故障**通常定義為系統的一部分狀態偏離其標準，而**失效**則是系統作為一個整體停止向用戶提供服務。故障的概率不可能降到零，因此最好設計容錯機制以防因**故障**而導致**失效**。本書中我們將介紹幾種用不可靠的部件構建可靠系統的技術。
+​	注意**故障（fault）** 不同於**失效（failure）**【2】。**故障**通常定義為系統的一部分狀態偏離其標準，而**失效**則是系統作為一個整體停止向用戶提供服務。故障的概率不可能降到零，因此最好設計容錯機制以防因**故障**而導致**失效**。本書中我們將介紹幾種用不可靠的部件構建可靠系統的技術。
 
 ​	反直覺的是，在這類容錯系統中，透過故意觸發來**提高**故障率是有意義的，例如：在沒有警告的情況下隨機地殺死單個程序。許多高危漏洞實際上是由糟糕的錯誤處理導致的【3】，因此我們可以透過故意引發故障來確保容錯機制不斷執行並接受考驗，從而提高故障自然發生時系統能正確處理的信心。Netflix公司的*Chaos Monkey*【4】就是這種方法的一個例子。
 
 ​	儘管比起**阻止錯誤（prevent error）**，我們通常更傾向於**容忍錯誤**。但也有**預防勝於治療**的情況（比如不存在治療方法時）。安全問題就屬於這種情況。例如，如果攻擊者破壞了系統，並獲取了敏感資料，這種事是撤銷不了的。但本書主要討論的是可以恢復的故障種類，正如下面幾節所述。
 
 ### 硬體故障
 
-​	當想到系統失效的原因時，**硬體故障（hardware faults）**總會第一個進入腦海。硬碟崩潰、記憶體出錯、機房斷電、有人拔錯網線……任何與大型資料中心打過交道的人都會告訴你：一旦你擁有很多機器，這些事情**總**會發生！
+​	當想到系統失效的原因時，**硬體故障（hardware faults）** 總會第一個進入腦海。硬碟崩潰、記憶體出錯、機房斷電、有人拔錯網線……任何與大型資料中心打過交道的人都會告訴你：一旦你擁有很多機器，這些事情**總**會發生！
 
 ​	據報道稱，硬碟的 **平均無故障時間（MTTF mean time to failure）** 約為10到50年【5】【6】。因此從數學期望上講，在擁有10000個磁碟的儲存叢集上，平均每天會有1個磁碟出故障。
 
 ​	為了減少系統的故障率，第一反應通常都是增加單個硬體的冗餘度，例如：磁碟可以組建RAID，伺服器可能有雙路電源和熱插拔CPU，資料中心可能有電池和柴油發電機作為後備電源，某個元件掛掉時冗餘元件可以立刻接管。這種方法雖然不能完全防止由硬體問題導致的系統失效，但它簡單易懂，通常也足以讓機器不間斷執行很多年。
 
 ​	直到最近，硬體冗餘對於大多數應用來說已經足夠了，它使單臺機器完全失效變得相當罕見。只要你能快速地把備份恢復到新機器上，故障停機時間對大多數應用而言都算不上災難性的。只有少量高可用性至關重要的應用才會要求有多套硬體冗餘。
 
-​	但是隨著資料量和應用計算需求的增加，越來越多的應用開始大量使用機器，這會相應地增加硬體故障率。此外在一些雲平臺（**如亞馬遜網路服務（AWS, Amazon Web Services）**）中，虛擬機器例項不可用卻沒有任何警告也是很常見的【7】，因為雲平臺的設計就是優先考慮**靈活性（flexibility）**和**彈性（elasticity）**[^i]，而不是單機可靠性。
+​	但是隨著資料量和應用計算需求的增加，越來越多的應用開始大量使用機器，這會相應地增加硬體故障率。此外在一些雲平臺（**如亞馬遜網路服務（AWS, Amazon Web Services）**）中，虛擬機器例項不可用卻沒有任何警告也是很常見的【7】，因為雲平臺的設計就是優先考慮**靈活性（flexibility）** 和**彈性（elasticity）**[^i]，而不是單機可靠性。
 
 ​	如果在硬體冗餘的基礎上進一步引入軟體容錯機制，那麼系統在容忍整個（單臺）機器故障的道路上就更進一步了。這樣的系統也有運維上的便利，例如：如果需要重啟機器（例如應用作業系統安全補丁），單伺服器系統就需要計劃停機。而允許機器失效的系統則可以一次修復一個節點，無需整個系統停機。
 
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 ​	另一方面，最佳化第99.99百分位點（一萬個請求中最慢的一個）被認為太昂貴了，不能為亞馬遜的目標帶來足夠好處。減小高百分位點處的響應時間相當困難，因為它很容易受到隨機事件的影響，這超出了控制範圍，而且效益也很小。
 
-​	百分位點通常用於**服務級別目標（SLO, service level objectives）**和**服務級別協議（SLA, service level agreements）**，即定義服務預期效能和可用性的合同。 SLA可能會宣告，如果服務響應時間的中位數小於200毫秒，且99.9百分位點低於1秒，則認為服務工作正常（如果響應時間更長，就認為服務不達標）。這些指標為客戶設定了期望值，並允許客戶在SLA未達標的情況下要求退款。
+​	百分位點通常用於**服務級別目標（SLO, service level objectives）** 和**服務級別協議（SLA, service level agreements）**，即定義服務預期效能和可用性的合同。 SLA可能會宣告，如果服務響應時間的中位數小於200毫秒，且99.9百分位點低於1秒，則認為服務工作正常（如果響應時間更長，就認為服務不達標）。這些指標為客戶設定了期望值，並允許客戶在SLA未達標的情況下要求退款。
 
 ​	**排隊延遲（queueing delay）** 通常佔了高百分位點處響應時間的很大一部分。由於伺服器只能並行處理少量的事務（如受其CPU核數的限制），所以只要有少量緩慢的請求就能阻礙後續請求的處理，這種效應有時被稱為 **頭部阻塞（head-of-line blocking）** 。即使後續請求在伺服器上處理的非常迅速，由於需要等待先前請求完成，客戶端最終看到的是緩慢的總體響應時間。因為存在這種效應，測量客戶端的響應時間非常重要。
 
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 ***可演化性（evolability）***
 
-​	使工程師在未來能輕鬆地對系統進行更改，當需求變化時為新應用場景做適配。也稱為**可伸縮性（extensibility）**，**可修改性（modifiability）**或**可塑性（plasticity）**。
+​	使工程師在未來能輕鬆地對系統進行更改，當需求變化時為新應用場景做適配。也稱為**可伸縮性（extensibility）**，**可修改性（modifiability）** 或**可塑性（plasticity）**。
 
 ​	和之前提到的可靠性、可伸縮性一樣，實現這些目標也沒有簡單的解決方案。不過我們會試著想象具有可操作性，簡單性和可演化性的系統會是什麼樣子。
 

zh-tw/ch10.md

@@ -165,7 +165,7 @@ top5.each{|count, url| puts "#{count} #{url}" }                   # 5
 
 ​	即使是具有**相同資料模型**的資料庫，將資料從一種資料庫匯出再匯入到另一種資料庫也並不容易。缺乏整合導致了資料的**巴爾幹化**[^譯註i]。
 
-[^譯註i]: **巴爾幹化（Balkanization）**是一個常帶有貶義的地緣政治學術語，其定義為：一個國家或政區分裂成多個互相敵對的國家或政區的過程。
+[^譯註i]: **巴爾幹化（Balkanization）** 是一個常帶有貶義的地緣政治學術語，其定義為：一個國家或政區分裂成多個互相敵對的國家或政區的過程。
 
 
 
@@ -295,7 +295,7 @@ top5.each{|count, url| puts "#{count} #{url}" }                   # 5
 
 #### 示例：使用者活動事件分析
 
-​	[圖10-2](../img/fig10-2.png)給出了一個批處理作業中連線的典型例子。左側是事件日誌，描述登入使用者在網站上做的事情（稱為**活動事件（activity events）**或**點選流資料（clickstream data）**），右側是使用者資料庫。 你可以將此示例看作是星型模式的一部分（請參閱“[星型和雪花型：分析的模式](ch3.md#星型和雪花型：分析的模式)”）：事件日誌是事實表，使用者資料庫是其中的一個維度。
+​	[圖10-2](../img/fig10-2.png)給出了一個批處理作業中連線的典型例子。左側是事件日誌，描述登入使用者在網站上做的事情（稱為**活動事件（activity events）** 或**點選流資料（clickstream data）**），右側是使用者資料庫。 你可以將此示例看作是星型模式的一部分（請參閱“[星型和雪花型：分析的模式](ch3.md#星型和雪花型：分析的模式)”）：事件日誌是事實表，使用者資料庫是其中的一個維度。
 
 ![](../img/fig10-2.png)
 
@@ -351,7 +351,7 @@ top5.each{|count, url| puts "#{count} #{url}" }                   # 5
 
 ​	在單個Reducer中收集與某個名人相關的所有活動（例如他們釋出內容的回覆）可能導致嚴重的**偏斜**（也稱為**熱點（hot spot）**）—— 也就是說，一個Reducer必須比其他Reducer處理更多的記錄（請參閱“[負載偏斜與熱點消除](ch6.md#負載偏斜與熱點消除)“）。由於MapReduce作業只有在所有Mapper和Reducer都完成時才完成，所有後續作業必須等待最慢的Reducer才能啟動。
 
-​	如果連線的輸入存在熱鍵，可以使用一些演算法進行補償。例如，Pig中的**偏斜連線（skewed join）**方法首先執行一個抽樣作業（Sampling Job）來確定哪些鍵是熱鍵【39】。連線實際執行時，Mapper會將熱鍵的關聯記錄**隨機**（相對於傳統MapReduce基於鍵雜湊的確定性方法）傳送到幾個Reducer之一。對於另外一側的連線輸入，與熱鍵相關的記錄需要被複制到**所有**處理該鍵的Reducer上【40】。
+​	如果連線的輸入存在熱鍵，可以使用一些演算法進行補償。例如，Pig中的**偏斜連線（skewed join）** 方法首先執行一個抽樣作業（Sampling Job）來確定哪些鍵是熱鍵【39】。連線實際執行時，Mapper會將熱鍵的關聯記錄**隨機**（相對於傳統MapReduce基於鍵雜湊的確定性方法）傳送到幾個Reducer之一。對於另外一側的連線輸入，與熱鍵相關的記錄需要被複制到**所有**處理該鍵的Reducer上【40】。
 
 ​	這種技術將處理熱鍵的工作分散到多個Reducer上，這樣可以使其更好地並行化，代價是需要將連線另一側的輸入記錄複製到多個Reducer上。 Crunch中的**分片連線（sharded join）** 方法與之類似，但需要顯式指定熱鍵而不是使用抽樣作業。這種技術也非常類似於我們在“[負載偏斜與熱點消除](ch6.md#負載偏斜與熱點消除)”中討論的技術，使用隨機化來緩解分割槽資料庫中的熱點。
 
@@ -623,7 +623,7 @@ top5.each{|count, url| puts "#{count} #{url}" }                   # 5
 
 #### Pregel處理模型
 
-​	針對圖批處理的最佳化 —— **批次同步並行（BSP，Bulk Synchronous Parallel）**計算模型【70】已經開始流行起來。其中，Apache Giraph 【37】，Spark的GraphX API和Flink的Gelly API 【71】實現了它。它也被稱為**Pregel**模型，因為Google的Pregel論文推廣了這種處理圖的方法【72】。
+​	針對圖批處理的最佳化 —— **批次同步並行（BSP，Bulk Synchronous Parallel）** 計算模型【70】已經開始流行起來。其中，Apache Giraph 【37】，Spark的GraphX API和Flink的Gelly API 【71】實現了它。它也被稱為**Pregel**模型，因為Google的Pregel論文推廣了這種處理圖的方法【72】。
 
 ​	回想一下在MapReduce中，Mapper在概念上向Reducer的特定呼叫“傳送訊息”，因為框架將所有具有相同鍵的Mapper輸出集中在一起。 Pregel背後有一個類似的想法：一個頂點可以向另一個頂點“傳送訊息”，通常這些訊息是沿著圖的邊傳送的。