The Google File System

GFS MapReduce BigTable关系

GFS(2003年发表)使用商用硬件集群存储海量数据。文件系统将数据在节点之间冗余复制。MapReduce(2004)是GFS架构的一个补充,因为它能够充分利用GFS集群中所有低价服务器提供的大量CPU。它与GFS一道形成了处理海量数据的核心力量,包括构建Google的搜索索引。不过这两个系统都缺乏实时随机存取数据的能力,意味着尚不足以处理Web服务。

GFS的另一个缺陷就是,它适合存储少许非常非常大的文件,而不适合存储成千数万的小文件,例如社交平台上的图片,因为文件的无数据信息最终要存储在主节点的内存中,文件越多master的压力越大。

这时候需要一个能够驱动交互应用的解决方案,且能够同时利用以上两种基础架构和依靠GFS 存储的数据冗余和数据可用性较强的特点。存储的数据应该拆分成特别小的条目,然后由系统将这些小记录聚合到非常大的文件中,并提供一些索引排序,让用户可以查找最少的磁盘就能够获取到数据。最终,它要能够及时存储爬虫的结果,并跟MapReduce协作生成搜索索引。于是考虑放弃关系型的特点,采用简单的API来进行增删改查操作,另加一个扫描函数,以在较大的键范围或全表上迭代扫描,最终形成一个管理结构化数据的分布式存储系统BigTable(2006)。

值得一提的是CAP定理,当中指出,一个分布式系统只能同时实现一致性、可用性和分区容忍性(独立性)中的两个,不可能三者兼顾。放宽一致性的要求会提升系统的可用性。

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