Google经典论文翻译：集群、GFS、MapReduce与NoSQL

"这是一份集合了Google早期重要技术论文的中文翻译，包括Google的集群架构、分布式文件系统GFS、编程模型MapReduce、结构化数据存储系统BigTable、分布式锁服务系统Chubby以及分布式查询脚本语言Sawzall的相关内容。还包括一篇关于GFS的访谈录和一篇综述性文章SMAQ，涵盖了大规模数据处理的多个方面。译者phylips@bmy2011-7对原有的翻译进行了修订和完善，新增了对Chubby的翻译，并结合分布式系统的基础理论进行了深入解析。" **Google系列论文详解** 1. **Cluster**: 这篇论文揭示了Google的集群架构，展示了如何高效地管理和运行大规模的硬件基础设施，为Google搜索引擎提供支持。它描述了如何通过硬件冗余、软件优化和自动化管理来确保系统的高可用性和性能。 2. **GFS (Google File System)**: GFS是一个分布式文件系统，专为大规模数据处理而设计。它强调了容错性和可扩展性，允许快速访问和处理PB级别的数据。GFS的核心特性包括主服务器、块服务器和客户端，以及分块、复制和恢复策略。 3. **MapReduce**: MapReduce是一种编程模型，用于并行处理和生成大数据集。它由“Map”阶段（数据分区和并行处理）和“Reduce”阶段（结果聚合）组成，简化了编写处理大量数据的复杂程序。 4. **BigTable**: BigTable是建立在GFS之上的一种分布式数据库，用于存储半结构化和结构化数据。它支持高效的读写操作，适用于处理如网页索引、用户数据等实时查询需求。BigTable是NoSQL数据库的先驱之一。 5. **Chubby**: Chubby是一种分布式锁服务，它提供了强一致性保证，是许多Google服务的基础。Chubby利用了分布式系统理论，如租约机制和Paxos协议，确保在分布式环境中的一致性和可靠性。 6. **Sawzall**: Sawzall是基于MapReduce的分布式查询语言，用于分析大规模数据集。它扩展了传统的编程模型，使得数据分析更加便捷。 7. **GFS访谈录**: 这是Kirk McKusick与Sean Quinlan之间的对话，深入探讨了GFS的起源和演化，提供了对系统设计背后思路的洞察。 8. **SMAQ**: SMAQ是一篇综述性文章，不仅涵盖了Google的技术，还讨论了当时的其他NoSQL系统，为理解大规模数据存储、计算和查询提供了全面视角。 这些论文对于理解Google的基础架构和技术理念至关重要，同时也是分布式计算和大数据处理领域的重要参考资料。通过译者的修订，读者能够更准确地理解和应用这些技术概念。