与众纷歧样的思想
Google之所以变成Google,有些缘由是他们推翻了核算机界的传统作法。当悉数的超大型数据中间都运用干流效劳器和软件时，Google的数据中间绝大有些是靠自身的技能构建而成，Google把命运操纵在自个手中，共共同兴办人LarryPage就曾鼓舞职工“别太信任有啥不可以的工作”。
全国际是卯起来运用Google的架构，Google有必要对每一台机器抱有一种随时可牺牲的态度。效劳器制作商喜欢主打他们的高阶主机承受毛病或死机的才干，但Google甘愿把钱出资在容错软件上。
他们以为具有两倍数量但较不牢靠的硬件，胜过一对折景但较牢靠的硬件。你有必要在软件的层级供给牢靠度，假如你有1万台主机在运作,每天就必定会有一些东西挂掉。这个跟咱们通常的认知的确有蛮大的区别，咱们通常都期望有数量虽少，但功用安稳的机器，而不情愿有一大箩筐随时可以挂掉的机器。
每个新集群上线的榜首年，通常会发作1000次单个主机的毛病，数千次硬盘毛病；一次电力运送疑问，致使500至1000台主机失效约6小时；20次机柜损坏，每次构成40至80台主机下线；5次机柜摇晃,致使对折的网络封包在传送进程中丢失；整个集群起码一次从头上线，在两天之内的任何时刻，影响5%的主机；整个集群还有一半的主机遇过热，在5分钟之内让简直悉数效劳器死机，而且花上1到2天的时刻康复。以上即是Google的机房内常常发作的情况。
Google在2004年开端方案BigTable，
宁波seo认为用BigTable为悉数数据供给若千构造，当前用在逾越70个Google方案，包含GoogleMaps、GoogleEarth、Blogger、GooglePrint、Orkut和中间搜索索弓丨。最大的BigTable有用典范办理横跨数千台主机、约6PT(petabytes)的数据。
Google在2003写出榜首版的MapReduce，让该公司有办法实践发扬那些数据的用途。举例来说，MapReduce能找出某个特定词汇在Google的搜索索引中呈现的次数，能列出悉数特定词汇呈现的页面和联接到某个特定网站的悉数网站。运用MapReduce,Google能用相对短的时刻，树立一个包含“digital”、“network”和“society”3个字的悉数页面索引。Dean说：“你有必要可以依序地横跨数千台主机操作，才SHO要害解码能在一个合理的时刻内完结这项工作。”
MapReduce软件在Google内部的运用日渐添加，2004年8月，该软件履行9万项工作，到2007年9月，现已暴增到220万项。在这段时刻，完结一项工作的均匀时刻也从634秒降至395秒，而MapReduce的工作产出则从193terabytes上升到约4万terabytesoDean说，Google在任何一天都要履行约10万项MapReduce工作，每一项工作占用400台效劳器，且需要5到10分钟完结。
MapReduce就像GFS,是格外方案用来逃避效劳器疑问的。Dean表明：“当某台主机毛病时，主效劳器晓得那台机器正在履行啥工作，将命令其他主机接手那项map工作。你可以影响到100个map工作，但会有100台主机接手那些工作。”
MapReduce的牢靠度一度遭到严峻的试炼，其时一个1800台效劳器的集群正进行保护操作，工作人员一次拔下80台主机的插头，一同别的1720台主机有必要接下中止的工作。Dean说：“速度变得有点慢，但工作悉数完结。”而在一次2004年的简报中，一个1800台集群的体系，承受住了1600台效劳器一同毛病的冲击。
所以，Google数据中间的运作好像如虎添翼，悉数顺畅。但该公司还不满意，列出了一长串待改进的事项。大大都公司都妄图找出怎样平顺地将工作在效劳器之间搬运，但Google现已逾越了那项挑战，他们要可以自在、平顺，且主动地将工作在各个数据中间间搬运。
Dean说:“咱们下一代的根底设施要是一个可以横跨大区块主机搬运的，而非单一机器的体系。”当前，某些大型的文件体系具有纷歧样的称号，如GFS/Oregon和GFS/Atlanta,但它们都是相互的仿制。他表明:“咱们要一个单一的称号集。”
Google各种独创的体系替他们创始了全国，也树立了其他竞赛者很难跨过的门檻，可是跟着环境越来越杂乱，Google自个需要处置的疑问的挑战性必定会越来越大。
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