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上传时间: 2012-10-30
详细说明： 摘要 Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服 务器上的PB级的数据。Google的很多项目使用Bigtable存储数据，包括Web索引、Google Earth、 Google Finance。这些应用对Bigtable提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫 星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。尽管应用需求差异很大，但是，针对 Google的这些产品，Bigtable还是成功的提供了一个灵活的、高性能的解决方案。本论文描述了Bigtable 提供的简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式；我们还将描述Bigtable 的设计和实现。 1 介绍 在过去两年半时间里，我们设计、实现并部署了一个分布式的结构化数据存储系统 — 在Google，我们称 之为Bigtable。Bigtable的设计目的是可靠的处理PB级别的数据，并且能够部署到上千台机器上。 Bigtable已经实现了下面的几个目标：适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性。Bigtable已经在超过60 个Google的产品和项目上得到了应用，包括Google Analy tics、Google Finance、Orkut、 Personalized Search、Writely和Google Earth。这些产品对Bigtable提出了迥异的需求，有的需要高 吞吐量的批处理，有的则需要及时响应，快速返回数据给最终用户。它们使用的Bigtable集群的配置也有 很大的差异，有的集群只有几台服务器，而有的则需要上千台服务器、存储几百TB的数据。 ...展开收缩
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