建立ＢＴ的基本单元 ＢＴ是建立在其他数个google框架单元上的．ＢＴ使用google分布式文件系统(GFS)[17]来存储日志和数据文件{yeah, right, what else can it use

到了推波助澜的作用。互联网时代的NoSQL，源起于Google 为解决大数据的存储与计算而提出的GFS + Bigtable + Map Reduce。随后Hadoop(Hdfs+Hbase+MapReduce)、

站的数据——人们需要不同的方式去存储这些数据，为了更好地存储衍生了更多的数据存储方案——于是有了GFS、Haystack等等。运营型网站想尽办法为最后一公里努力着，成长型的网站一直在想着怎样更好的返回

近大热的Tensorflow等等，动作不断。Apache Beam被认为是继MapReduce，GFS和BigQuery等之后，谷歌在大数据处理领域对开源社区的又一个非常大的贡献。 也就是说，在大

的概念。单机环境的数据卷难以满足 Docker 集群化的要求，因此需要引入分布式文件系统。目前开源的分布式文件系统有许多，例如 GFS，Ceph，HDFS，FastDFS，GlusterFS 等。GlusterFS 因其部署简单、扩

统。这三篇论文一直是分布式领域传阅的经典。根据MapReduce，于是我们有了Hadoop；根据GFS，于是我们有了HDFS；根据BigTable，于是我们有了HBase。而在这三篇论文里都提及Google的一个Lock

Google 的先进性。在 10 多年前，Google 发表了 3 篇论文论述分布式系统的做法，分别是 GFS、MapReduce、BigTable。虽然都是很厉害的系统，但没人见过。在工业界很多人痒痒得就想按其思想去仿作。当时

化的应用优化了网络拓扑，但这毕竟是非常罕见的。 数据中心调度系统会关心具体位置，实际上，这是GFS和MapReduce共同设计的结果。回眸2000年初，那时的网络带宽远比磁盘带宽昂贵。所以，为了经

案）。 文件系统的选择。根据文件特性（例如文件大小、读写比例等）选择是用ext3/4或者NFS/GFS/TFS这些开源的（分布式）文件系统。 图片的加速访问。采用商用CDN或者自建的代理缓存、web静态缓存架构。

站的数据——人们需要不同的方式去存储这些数据，为了更好地存储衍生了更多的数据存储方案——于是有了GFS、 Haystack等等。运营型网站想尽办法为最后一公里努力着，成长型的网站一直在想着怎样更好的返

Docs、Web Search这样直接面对客户的一些应用程序。它同时也包括一些底层的框架，（MR），包括它的一些GFS这些分布式的存储系统。也就是说你可以认为所有 的应用程序都需要通过它来管理底层的这些物理机。Borg在谷歌已经成功的应用的十多年。

案）。 文件系统的选择。根据文件特性（例如文件大小、读写比例等）选择是用ext3/4或者NFS/GFS/TFS这些开源的（分布式）文件系统。 图片的加速访问。采用商用CDN或者自建的代理缓存、web静态缓存架构。

GPFS(General Parallel File System)，和目前由Redhat支持的GFS（Global File System）。 图 共享存储集群文件系统 用网络（SAN）替代总线（S

in the Computing Sciences）。 评论： “... 带来了在数据挖掘（GFS、MapReduce、BigTable）上的突破。” —— Natu Lauchande “.

server的负载均衡 3 发现失效的region server并重新分配其上的region 4 GFS上的垃圾文件回收 5 处理schema更新请求 Region Server 1 Region se

Based on Hadoop HDFS or other HDFS Bigtable based on GFS 4. Large volume三层索引结构 Region的大小默认最大是256M 按照平均128M算；

DataFlow)是Google在2016年2月份贡献给Apache基金会的Apache孵化项目，被认为是继MapReduce，GFS和BigQuery等之后，Google在大数据处理领域对开源社区的又一个非常大的贡献。Apache

近大热的Tensorflow等等，动作不断。Apache Beam被认为是继MapReduce，GFS和BigQuery等之后，谷歌在大数据处理领域对开源社区的又一个非常大的贡献。 也就是说，在大

the Computing Sciences ） 。 评论： “... 带来了在数据挖掘（GFS、MapReduce、BigTable）上的突破。” —— Natu Lauchande “.

时也会有一套开源的解决方案，如Windows之于 Linux，Google的MapReduce、GFS、大表之于Hadoop等。在云领域也存在相应的开源解决方案，目前最为著名的有 Openstack和