云计算与数据挖掘：刘鹏解析GFS、MapReduce与BigTable

"ROC图-刘鹏：云计算与数据挖掘，主要探讨了云计算的起源、发展驱动力、定义以及云计算技术体系结构，特别是Google云计算的关键技术，包括Google文件系统（GFS）、MapReduce和BigTable。此外，也提及了微软的分布式文件系统和硬件可靠性策略。" 在刘鹏的讲解中，云计算被定义为一种商业计算模型，它利用大量计算机构成的资源池来分配计算任务，提供计算力、存储空间和信息服务。这一概念的核心在于其弹性、可扩展性和按需服务的特性。 Google云计算的关键技术是支撑其大规模数据处理的基础。Google文件系统（GFS）是为应对Google独特工作负载而设计的，它采用廉价、易损的硬件构建可靠的分布式文件系统，通过固定大小的数据块（Chunk）和冗余备份提高可靠性。MapReduce则是一种用于大规模数据集处理的编程模型，简化了数据并行处理的复杂性。BigTable是Google的结构化数据存储系统，适用于处理大规模非结构化和半结构化数据。 在讨论GFS时，提到其架构中的单点故障（单一Master）和性能瓶颈问题。为了解决这些问题，GFS采用了多个影子Master（又称Chubby）来实现高可用性和负载均衡。同时，由于GFS设计中不包含缓存机制，这有助于简化系统设计和维护元数据的一致性。 此外，文件系统的设计考虑了流式数据读写，适合大规模批量数据处理，而不是交互式或随机读写。数据的写入主要是追加模式，这优化了存储效率。对于存储需求，GFS支持存储大量GB或TB级别的大文件，并能处理成千上万这样的大文件。 微软的节能措施和分布式文件系统虽然未详细展开，但暗示了在云计算领域，各大公司都在寻找高效且经济的解决方案。 总结来说，云计算和数据挖掘领域的关键知识点包括：云计算的商业模型、Google云计算技术栈（GFS、MapReduce和BigTable），以及分布式系统设计中对可靠性和性能的考量。这些技术是支撑现代大数据处理和云服务的核心组件。