Google分布式系统核心论文：Bigtable结构化数据存储系统

Google分布式系统三大论文 本文将详细介绍Google分布式系统三大论文中的一个重要组件：Bigtable，这是一个分布式的结构化数据存储系统。Bigtable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、GoogleEarth、GoogleFinance等。 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GoogleAnalytics、GoogleFinance、Orkut、PersonalizedSearch、Writely和GoogleEarth。 Bigtable提供了一个简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式。Bigtable的设计和实现也将在本文中进行描述。Bigtable不支持完整的关系数据模型，而是提供了一个和传统数据库完全不同的接口。 Bigtable的优点包括： * 可扩展性：Bigtable可以部署到上千台机器上，处理PB级别的数据。 * 高性能：Bigtable可以提供高吞吐量的批处理和及时响应，快速返回数据给最终用户。 * 高可用性：Bigtable可以在超过60个Google的产品和项目上得到了应用，包括GoogleAnalytics、GoogleFinance、Orkut、PersonalizedSearch、Writely和GoogleEarth。 Bigtable的设计和实现也将在本文中进行描述，包括Bigtable的数据模型、存储系统、分布式系统等方面的设计和实现细节。 Bigtable是一个分布式的结构化数据存储系统，它提供了一个简单的数据模型，利用这个模型，用户可以动态的控制数据的分布和格式。Bigtable的设计和实现使其能够处理PB级别的数据，并且能够部署到上千台机器上，提供高性能和高可用性。