Google集群与关键技术：论文深度解读

本资源是一份Google系列论文翻译集，由phylips@bmy2011-7编译，主要涵盖了Google在其搜索引擎和分布式计算技术方面的关键贡献。以下是论文概览： 1. **Cluster (2003)** - 这篇论文详细介绍了Google的集群架构，以及它如何支持大规模的搜索系统。它揭示了Google早期对于分布式计算的实践，为后来的大规模分布式系统设计提供了基础。 2. **GFS (2003)** - Google分布式文件系统的设计与实现被详细阐述，它是Hadoop中HDFS（Hadoop Distributed File System）的原型，负责处理海量数据的存储和访问。 3. **MapReduce (2004)** - 作为分布式编程模型，MapReduce被提出，它简化了并行计算的任务分解和结果合并。Hadoop MapReduce是其在Hadoop平台上的实现，对于大数据处理至关重要。 4. **BigTable (2006)** - BigTable是基于GFS的结构化数据存储系统，是非关系型数据库（NoSQL）的一种，它的出现扩展了数据存储和处理的能力。Hadoop中的HBase是类似的实现。 5. **Chubby (2006)** - 作为分布式锁服务系统，Chubby展示了Google对分布式协调和一致性控制的研究。它利用了分布式系统理论，对后续分布式系统设计有深远影响。Hadoop中的ZooKeeper是对Chubby的一种实现。 6. **Sawzall (2006)** - 作为建立在MapReduce之上的分布式查询脚本语言，Sawzall提供了对大数据分析的高级工具。 7. **GFS访谈录** - 一篇关于GFS起源和演进的访谈，虽然不如技术论文详细，但提供了关于设计决策和实际应用的深入见解。 8. **SMAQ (2006)** - 本文档是对海量数据存储、计算和查询的全面概述，还讨论了NoSQL系统的发展趋势，扩大了研究范围。 9. **拜占庭将军问题、FLP结论、Leases、Paxos** - 在翻译过程中，作者参考了这些基础的分布式系统理论，为理解Chubby等复杂系统提供了更深层次的知识背景。 这份翻译集不仅包含了技术细节，还反映了Google在构建可扩展、高效且可靠的分布式系统方面的持续努力。通过阅读这些论文，读者可以深入了解Google如何推动了现代云计算和大数据技术的发展。