云计算核心技术：Google的GFS、MapReduce与BigTable详解

本资源主要介绍了刘鹏教授在《大数据、云计算与移动应用》系列讲座中的第四讲——Google云计算关键技术。刘鹏是中国云计算领域的知名专家，他的研究和教学覆盖了Google的四大核心技术：Google文件系统（GFS）、并行数据处理MapReduce、结构化数据表BigTable以及分布式锁管理Chubby。 1. **Google文件系统（GFS)**: GFS是Google设计的分布式文件系统，它将大量数据分布在多台廉价的机器上，提供高可用性和可扩展性，使得大规模数据存储和访问变得更加高效。GFS通过数据冗余和负载均衡策略，解决了单点故障问题。 2. **MapReduce**: 作为一种并行计算模型，MapReduce允许开发者编写简单的Map和Reduce函数来处理大量数据，无需关心底层的硬件细节。它极大地简化了大数据处理过程，是Google云计算平台的核心组件之一。 3. **BigTable**: BigTable是一种分布式、结构化的数据存储系统，用于存储和检索海量数据。它结合了键值对存储和列式存储的特点，支持高效的数据查询，常用于搜索引擎和在线服务。 4. **Chubby**: Chubby是一个分布式锁服务，确保在分布式环境中对共享资源的访问是安全和有序的。它解决了分布式系统中的协调问题，对于数据一致性有重要作用。 演讲中还提到了全球企业IT支出的增长趋势，强调了云计算带来的经济性优势，包括降低硬件成本、电价和管理费用，以及潜在的更高的利益。数据中心的规模经济性也被提及，如成本随规模增加而降低的比例，以及不同地区的电力成本差异对定价的影响。 此外，刘鹏教授分享了自己的学术背景和成就，包括多项科研项目、学术论文和专业书籍，以及在云计算领域的教育贡献，例如编写云计算教材和编程书籍，以及运营中国云计算和大数据专业网站。 本讲内容深入浅出地剖析了Google云计算的关键技术及其在实际应用中的价值，适合对云计算技术感兴趣的学习者和专业人士参考。