google云計算的三大核心技術

loostudy 發布于2019-04-25 16:50 / 567人閱讀

摘要：定位于由廉價服務器構成的超大集群，假定單個服務器存儲是不可靠地，易失的，因此強調冗余和備份。并行計算的核心技術框架。一個典型案例編寫一個應用對圖書館過去年的文獻，統計較大詞頻。相同屬性的列組成列族。

- GFS: 分布式文件系統。適用于TB級超大文件存儲。master節點是文件管理的大腦，負責存儲和管理文件與物理塊的映射，維護metafile，處理臨時文件，調度chunk server等。chunk server是真正存儲物理文件塊。GFS定位于由廉價服務器構成的超大集群，假定單個服務器存儲是不可靠地，易失的，因此GFS強調冗余和備份。每份文件塊會同時存儲于多個不同的chunk server。上層客戶請求文件時，首先與master節點交互，獲取相關信息，隨后client將直接與相應的某個chunk server通信并獲取文件。在開源產品中類似實現有HDFS。

- MapReduce：并行計算的核心技術框架。使得上層應用軟件可以專注于業務邏輯實現，同時利用到分布式并行計算的好處。Map接受和輸出屬性-值對，使得各節點工作進程可以并行計算它們的屬性-值，并輸出中間結果；Reduce化簡，輸入Map處理的中間結果，進行合并運算，最終輸出結果文件，返回給上層應用。一個典型案例：編寫一個應用對圖書館過去50年的文獻，統計較大詞頻。MapReduce可以做的是，自動分割輸入文件集合（任務分解），自動在多節點上克隆運算進程（map進程組和reduce進程組），并分別指派任務，最終映射和化簡都完畢后，將處理結果文件返回給原始客戶應用 --- 對上層應用很好的屏蔽了并行計算。在開源實現中，對應有Hadoop。

- BigTable：分布式的、稀疏的、多維的、易于擴展的、適用于海量數據的數據庫。他是非關系型數據庫，盡管也沿用如表、行等傳統概念。他的實質是key-value記錄的集合。多維是說key有多個：行、列以及時間。稀疏是因為不同行的列可以完全不同。表、行可以自動分裂從而擴展。相同屬性的列組成列族。相比而言，BigTable適合海量存儲和非結構化數據（比如網絡流量、多媒體、網頁、日志等），操作大多數為讀取和查詢。而傳統關系型數據庫則易于實現復雜的結構化DML操作。典型案例是網頁的存儲：以反向URL為key，網頁內容以及引用為列，同時網頁更新的時間標記作為另一個鍵。開源實現類似的有HBase，HyperTable等。

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