今天我们来学习Google的三篇经典论文 - Google File System, Big Table 和 MapReduce，领略它们设计的魅力。
以下内容都是直接阅读论文原文获取的一手心得。论文原文链接附上。
1. Google File System (GFS)
1.1 简介
Google 出品的文件系统。
GFS 的作用是在满足性能，可扩展性，稳定性的前提下存储海量的文件。
它与传统文件系统的的区别在于
- 分布式 - 提供很高的横向扩展性
- 使用大量廉价的普通机器组成网络 - 允许单机故障
- 不允许任意更改已有文件 (No Random Write)
1.2 核心功能实现
实现方法上使用 master + chunkserver。
1.2.1 存入
master 负责找到有空余位置的 chunkserver，同时根据文件大小将文件分成固定大小的 chunk. master 指示相关的 chunkserver存入给定的 chunk，并索引保存。chunkserver 直接与客户端联系获得相应的 chunk.
1.2.2 读取
Master 负责接受客户端读取请求，通过内部的索引找到请求相关的每一个 chunk 的位置，并发送读取请求到每一个相关的 chunkserver. chunkserver 负责直接将文件回传给用户。
细心的同学会发现，master 在整个读写过程中并不承担文件传输的责任，而是只编制索引和实施检索，这样很大程度上避免了 master 成为 single point of failure。
1.3 其他功能
- 一定倍数的备份来防止机器故障
- 空间回收 - 删除的文件留出的空位可以再次使用
- 读写优化 - 分散文件及备份到多台机器来加速读写
2. Big Table
2.1 简介
Google 出品的数据库。
Big Table 的作用是在满足扩展性前提下存储海量数据，解决 SQL 数据库的扩展性短板。 它与传统的 SQL 数据库有很多本质的不同：
- 更简单的数据模型 - 使用 row key，column key 和时间来检索
- 不支持 SQL Query 的全部操作，比如没有 JOIN 操作
- 底层实现形式完全不同
2.2 数据模型 (Data Model)
2.2.1 Row Key
Row key 在实际存储中是按照字母顺序排列，每一段 row key 的区间作为一个Tablet。在分布式存储中，一个 Tablet 作为一个单位进行分布存储。
注意上图中的 row key 是 com.cnn.www 而不是 www.cnn.com，这是为什么呢？我们一般检索的时候会希望同时查询同一个根域名（www.cnn.com news.cnn.com)，按照图中的 com.cnn.www 做 key 可以利用 Locality（按字母顺序排列），提高查询效率。
2.2.2 Column Key
Column Key 被组织成 Column Family，这个 family name 会作为每个 key 的前缀，形式上为 family:qualifier。上图中的 contents 和 anchor 就是 family name。
Column Family 的作用之一是帮助压缩算法合并同样类型的 value，可以看到上图中的 anchor 前缀的 value 都是 string。作用之二是不同的 Column Family 可以设置不同的访问权限（无法访问，可读，可读可写）。
2.3 读写接口
2.4 设计赏析
总结一下这样设计的好处。
- 每个 Row Key 可以存大量的 Column，并且不用事先设计好
- 不需要填满每个 Row 的每个 Column
- Column 查询速度快
总结起来说就是牺牲了空间（表格比较 Sparse 以及因为没有 JOIN 造成的一定程度的 denormalization)，换取了存储内容的灵活性和查询速度。看起来在很多情况是个划算的买卖。
3. MapReduce
3.1 简介
Google 出品的大数据处理框架，用论文原文的话说是一种编程模型。
MapReduce 作用是标准化大数据的处理和生成的模型，将其简化成 Map 和 Reduce两个流程，让使用者可以仅仅利用很简单的接口就实现大规模的分布式计算。
3.2 读写接口
举一个例子，我们想要数一数一大堆文本中每个词都出现了多少次。用 MapReduce的语言来说可以写成下面的样子。
Map 函数对于一个词都发出词和代表一次的'1'。Reduce 函数把次数加起来。
3.3 核心功能实现
- User Program 开启一台服务器 Master 并且将文件分成数个 Split。
- Master 开启多台 Mapper 和 Reducer。
- Mapper 读取 Split 内数据并且进行用户定义的 Map 操作，该操作产生的中间数据会定期备份到硬盘并告知 Master 其位置。
- 当 Mapper 完成任务，Reducer 会通过 Master 得知这些的中间数据的位置，然后排序并进行 Reduce 操作。
3.4 设计赏析
这个大数据处理框架的妙处在于找到了一个很常见的大数据处理痛点，并且很优雅地用一个普适的模型解决了这个痛点，使得用户在做大数据处理时只需要考虑把自己的情况套进这个 MapReduce 的简单接口中。