Hadoop的核心基础主要源于Google的三大关键论文，其中最为著名的是关于BigTable的设计理念和实现。BigTable是Google在2004年初开发的一种专为处理大规模、半结构化数据而设计的分布式系统，其初衷是为了应对RSS数据源等海量数据的存储和查询需求。该系统的设计背后，离不开软件架构大师Jeff Dean的创新思维。
BigTable的核心概念包括以下几个方面：
1. **设计背景与目的**：Google Reader博客中提及，BigTable是为了解决内部服务的大数据处理问题，旨在降低新服务上线的运行成本，并充分利用廉价PC机的计算能力。它在GFS（Google File System）、Scheduler、LockService和MapReduce等Google自家技术的基础上构建。
2. **数据模型**：BigTable是一个多维度的稀疏图（sparse map），由行和列构成，每个存储单元（cell）都有时间戳，支持数据版本控制。例如，行可以代表URLs，列则可以表示如"contents"或"language"等属性，用于存储相应信息。
3. **分布式架构**：为了管理庞大的数据，BigTable将数据划分为较小的单元——Tablets，每个大小约为100-200MB。通过分布式的GFS文件系统，Tablets实现了负载均衡，当机器空闲时，系统会动态地调整Tablets的存储位置，确保高效响应。
4. **存储策略**：Tablets在系统中的存储是不可变的（immutable），以SSTables（Sorted String Tables）的形式存在，每台机器负责一个日志文件。当系统内存达到上限时，会进行数据压缩以优化存储空间。
5. **Jeff Dean的贡献**：Jeff Dean在华盛顿大学的演讲中强调了BigTable的设计原则和如何通过这种架构提高系统的灵活性和性能。他的工作体现了Google在软件架构设计方面的创新和追求效率的理念。
BigTable作为Hadoop的基础之一，不仅推动了大数据处理技术的发展，而且其设计理念和技术细节对于理解分布式计算、数据存储和处理有着重要意义。后续的Hadoop项目就是在BigTable的成功基础上进一步发展起来，扩展了其在云计算和大数据领域的应用。
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