Bigtable是建立在其它的几个Google基础构件上的。BigTable使用Google的分布式文件系统(GFS)【17】存储日志文件和数据文件。BigTable集群通常运行在一个共享的机器池中，池中的机器还会

Bigtable是建立在其它的几个Google基础构件上的。BigTable使用Google的分布式文件系统(GFS)【17】存储日志文件 和数据文件。BigTable集群通常运行在一个共享的机器池中，池中的机器还

table是建立在其它的几个Google基础构件上的。Big table使用Google的分布式文件系统(GFS)[17]存储日志文件 和数据文件。Big table集群通常运行在一个共享的机器池中，池中的机器

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上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System（GFS），这是一个高可用的文件系统，提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器（和跨机架）的文件数据复制来达到高可用性，并因此免受传统

上运行的可伸缩计算基础设施设计建造了三个关键部分。第一个关键的基础设施是Google File System（GFS），这是一个高可用的文件系统，提供了一个全局的命名空间。它通过跨机器（和跨机架）的文件数据复制来达到高可用性，并因此免受传统

算的几种服务与相应的应用，当前云计算的关键技术以及云计算带来的影响。 关键词：云计算，Saas，GFS，分布式计算 目 录 1 绪论 1 2 云计算 2 2.1 云计算定义 2 2.2 云计算的特点 2

127. Google的核心技术Google的十个核心技术，而且可以分为四大类： 分布式基础设施：GFS、Chubby 和 Protocol Buffer。 分布式大规模数据处理：MapReduce 和

(7)参考资料 3. Google的核心技术Google的十个核心技术，而且可以分为四大类： 分布式基础设施：GFS、Chubby 和 Protocol Buffer。 分布式大规模数据处理：MapReduce 和

(7)参考资料 3. Google的核心技术Google的十个核心技术，而且可以分为四大类： 分布式基础设施：GFS、Chubby 和 Protocol Buffer。 分布式大规模数据处理：MapReduce 和

长，谷歌的工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat架构并发布了两个开创性的系统：谷歌文件系统（GFS）和谷歌MapReduce（GMR）。前者是一个出色而实用的解决方案-使用常规 的硬件扩展并管理数

大的客户群的优势推出了云存储的服务。目前技术上比较成熟的云计算存储技术的工业应用有Google的GFS（Google File System）和Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed

增长，谷歌的工程师Jeff Dean和Sanjay Ghemawat架构并发布了两个开创性的系统：谷歌文件系统（GFS）和谷歌MapReduce（GMR）。前者是一个出色而实用的解决方案-使用常规 的硬件扩展并管理数

型）。 Google文件系统（GFS） 【17】 -该文献是分布式文件系统的奠基之作，著名的 Hadoop 分布式文件系统（HDFS），亦脱胎于GFS，基本上可视为GFS的一个简化实现版（注：文献【1

Google的三大核心技术构成了实现云计算服务的基础：GFS(Google文件系统)、MapReduce(分布式计算系统)和BigTable(分布式存储系统)。 GFS位于这三项技术的最底层，负责许多服务器、机器

力的文章，分别是2003年在SOSP上发布的GFS，2004年在OSDI上发布的MapReduce，以及2006年在OSDI上发布的BigTable。GFS是文件系统相关的，其对后来的分布式文件系统设

全文搜索和Web爬虫。 随后在2003年Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS也就是google File System，google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。

目 目前在Google有超过200个GFS集群。一个集群可以有1000或者甚至5000台机器。成千上万的机器从运行着5000000000000000字节存储的GFS集群获取数据，集群总的读写吞吐量可以达到每秒40兆字节

目 目前在Google有超过200个GFS集群。一个集群可以有1000或者甚至5000台机器。成千上万的机器从运行着5000000000000000字节存储的GFS集群获取数据，集群总的读写吞吐量可以达到每秒40兆字节

Engine的实现。 本篇将主要介绍Google的十个核心技术，而且可以分为四大类： · 分布式基础设施：GFS、Chubby 和 Protocol Buffer。 · 分布式大规模数据处理：MapReduce