1.Google File System概述 google file system是一个分布式文件系统,针对的是数据密集型应用,提供容错功能,运行在低廉的服务器上,同时给大量的用户提供高性能服务.尽管google file system有着传统的分布式文件系统的目标,但是GFS的开发兼顾观察现在Internet应用下的技术需求和场景,为了扩展也考虑将来的场景,这是Google File System与传统的分布式文件系统不同的地方. 2.GFS设计时的目标及考虑因素 传统的分布式文件系统的目标:

一.设计预期 设计预期往往针对系统的应用场景,是系统在不同选择间做balance的重要依据,对于理解GFS在系统设计时为何做出现有的决策至关重要.所以我们应重点关注: 失效是常态 主要针对大文件 读操作:大规模流式读取.小规模随机读取 写操作:大规模顺序追加写,写入后很少修改 高效明确定义的并行追加写 稳定高效地网络带宽 二.整体设计 1.系统架构 GFS主要由以下三个系统模块组成: Master:管理元数据.整体协调系统活动 ChunkServer:存储维护数据块(Chunk),读写文件数据

谷歌三大核心技术(一)The Google File System中文版  The Google File System中文版 译者:alex 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务.   虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的,不管

Colossus is the successor to the Google File System (GFS) as mentioned in the recent paper on Spanner on OSDI 2012. Colossus is also used by spanner to store its tablets. The information about Colossus is slim compared with GFS which is published in 

Google File System ——见解 近年来,大街小巷都传遍的大数据,引起了社会的一阵学习大数据狂热,造成任何公司在招聘人员的时候都会注上一条,会大数据的优先考虑:但是,从另一方面来说,这狂热是否是正确的,还有对大数据有多少人能真正的了解呢?它的理论基础是什么,是什么促进了大数据的狂热.下面是我对大数据以及诞生它的理论基础论文的见解. 首先,大数据是什么.我想做个简单的介绍,大数据是当数据大到人类已经无法处理的地步,才被认可为大数据.而不是平常我们的书本知识或者生活的数据能比拟的.而是

读完了Google file system论文的中文版,记录一下总结,懒得打字,直接上草图:

[译者预读] GFS这三个字母无需过多修饰,<Google File System>的论文也早有译版.但是这不妨碍我们加点批注.重温经典,并结合上篇Haystack的文章,将GFS.TFS.Haystack进行一次全方位的对比,一窥各巨头的架构师们是如何权衡利弊.各取所需. 1. 介绍 我们设计和实现了GFS来满足Google与日俱增的数据处理需求.与传统的分布式文件系统一样,GFS着眼在几个重要的目标,比如性能.可伸缩性.可靠性和可用性.不过它也会优先考虑我们自身应用场景的特征和技术环境,所

摘要 我们设计并实现了Google文件系统,一个面向分布式数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.虽然运行在廉价的日用硬件设备上,但是它依然了提供容错功能,为大量客户机提供了很高的总体性能. 虽然与很多之前的分布式文件系统有很多相同目标,但是,我们的设计已经受应用的负载情况和技术环境影响,现在以及可预见的将来都反映出,我们的设计和早期的分布式文件系统的设想有了显著的分离.这让我们重新审视了传统文件系统在设计上的选择,探索彻底不同的设计点. GFS成功满足了我们的存储需求.其作为存储平台被广泛的

  The Google File System中文版 译者:alex 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务.   虽 然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的,不管现在还 是将来,GFS和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同.所以

Google File system文件系统,是在特别便宜的普通硬件设备上运行,它是一个面向大规模数据密集型运用的.可伸缩的分布式文件系统. 与传统文件相比,它认为组件失效是很平常的事件,因为GFS包括几千台的廉价设备组装的存储机器,被很多的客服机访问,GFS的组件的质量不一样.数量有多,所有的机器在任何时间都有可能出现故障,但是GFS拥有持续监测.错误监测.灾难冗余以及可以自动恢复的机制.传统文件是覆盖原有数据方式来修改,而GFS大多文件修改是在文件尾部追加. 在存储文件时,GFS存储文件被分

摘要 Google的人设计并实现了Google File System,一个可升级的分布式文件系统,用于大的分布式数据应用.可以运行在廉价的日用硬件上,具备容错性,且为大量客户端提供了高聚合的性能. 与之前的分布式文件系统的目标一致,但Google的设计是基于对Google的应用负载和技术环境的观察的,包括当下和可预期的,这与一些早期的文件系统有着显著的不同.这让我们重新审视了传统的选择,并辐射性地探索不同的设计点. 该文件系统已经成功的满足了我们的存储需求.它被广泛地部署在Google内部作为

英文原文地址: Google File system 译文原文地址: The Google File System中文版 Google File System中文版 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为 大量客户机提供了高性能的服务. 虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境

The Google File System Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung Google∗ 摘要 我们设计并实现了谷歌文件系统,这是一个为大型分布式数据密集型的应用而设计的可伸缩的分布式文件系统. 它能够运行在廉价的商用机器上同时又提供了容错率,并且对大量客户端服务时提供了很高的聚合性能. 虽然GFS和之前的分布式文件系统在设计上有很多共同的目标,但是我们的设计同时也受到对我们应用负载和技术环境的观察而驱动,包括当前的和预

<The Google File System> 笔记 一.Introduction 错误是不可避免的,应当看做正常的部分而不是异常.因此需要设计持续监控,错误检查,容错,自动恢复的系统. 传统标准的文件是巨大的,GB以上都是正常的.当数据快速增长的时候,直接管理大文件是不明智的.因此需要重新考虑 assumptions 和 parameters 比如 I/O操作 和 块大小. 大部分文件的修改是新数据的追加而不是对已有数据的覆写 放宽GFS的一致性来简化文件系统,把追加操作变成原子性,防止并

核心目标:Google File System是一个面向密集应用的,可伸缩的大规模分布式文件系统.GFS运行在廉价的设备上,提供给了灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务. 1．一系列前提 GFS的系统构建针对其自身使用的特点在传统的分布式系统的基础上又进行了一些创新,基于的前提假设主要包括以下方面: 1.由于系统由廉价的商用机构成,组件失效被认为是一种常态,系统必须可以持续监控自身的状态. 2.系统存储以大文件为主,小文件也支持,但是没有进行特别的优化处理. 3.系统的工作负载主要包含

译者:alex 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务.   虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础 的,不管现在还是将来,GFS和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同.所以我们重新审视了传统文件系统在设计上的折衷选择,衍生出了完全

GFS 论文总结 说明:本文为论文 <The Google File System> 的个人总结,难免有理解不到位之处,欢迎交流与指正 . 论文地址:GFS Paper 阅读此论文的过程中,感觉内容繁多且分散,一个概念的相关内容在不同部分相交地出现 .所以本文尽量将同一概念的相关内容串联并总结在一起 . 本文以批注的形式添加个人理解 . 1. 前言 Google File System (GFS) 是由 Google 设计并实现的.一个面向大规模数据密集型应用的分布式文件系统,它不仅满足所有分

Google File System 但凡是要开始讲大数据的,都绕不开最初的Google三驾马车:Google File System(GFS), MapReduce,BigTable. 为这一切的基础的Google File System,不但没有任何倒台的迹象,还在不断的演化,事实上支撑着Google这个庞大的互联网公司的一切计算. 以下是原文内容,内容较长,建议详细阅读. 摘要 ​ 我们设计并实现了 Google GFS 文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.

本文为我读GFS论文后做的总结,包括文件系统的读写流程,和一些重要机制. [Google File System] 设计理念 组件失效被认为是常态事件.GFS包括数百上千台普通设备,在任何时间都有可能发生某些组件无法工作,因此必须实现错误侦测.灾难冗余和自动恢复. 文件大,通常为数GB的文件.因此相比管理大量KB大小的小文件,GFS的I/O操作和block尺寸需要重新考虑. 绝大部分文件修改是在文件尾部追加数据,而不是覆盖原有数据.数据的追加操作是性能优化和原子性保证的主要考量因素. 应用程序和

The Google File System 摘要 GFS 是一个可扩展的分布式文件系统,用于大型分布式数据密集型应用上.它可以运行在便宜的普通硬件上,提供了高性能和一定的容错性. 1. 分布式文件系统介绍 GFS 与过去的分布式文件系统有很多相似之处,如性能.扩展性.可靠性和高可用性.但对 GFS 的设计是由我们对应用负载和技术环节的探索所驱动的,它与之前的文件系统还是有设计上的明显区别. 我们考虑下面一些设计分布式文件系统时的关键点: 首先,组件出错是一个普遍情况,而不是异常事件.我们几乎可