技术与商业案例解读
徐飞
前华为云资深总监,大数据专家
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技术与商业案例解读
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072 | 谷歌的大数据路:谷歌的“黑科技”

功能对大部分用户来说不实用
收费昂贵
金融行业
发展不顺利的原因
推动云端大数据产品的销售
两套系统的竞争
Spanner团队自行开发
F1数据库系统
存储层实现
解决时间同步问题
跨洲多数据中心的数据库
支持SQL查询
应用场景
Cloud Spanner
发展历程
特点
BigTable
MapReduce
谷歌文件系统
Spanner的现实意义
谷歌的技术实力
Spanner数据库系统
Hadoop生态系统的崛起
“三驾马车”
结论
下半场
上半场
谷歌大数据之路
主题总结

该思维导图由 AI 生成,仅供参考

谷歌的大数据之路,上半场以“三驾马车”(谷歌文件系统、MapReduce 和 BigTable)开始,却以被 Hadoop 开源生态系统全面山寨了自己的“三驾马车”而结束。
此后,开源社区不断推陈出新,推出了连谷歌都没有的开源项目,并将其融入了 Hadoop 生态系统。从此,Hadoop 生态系统成为了大数据领域事实上的标准,而谷歌也不得不在自己的云计算平台上提供对 Hadoop 开源山寨项目的兼容性支持。
最终,在大数据的上半场,随着 Hadoop 生态圈的崛起,谷歌在大数据领域的影响力荡然无存。
然而,谷歌也不是吃素的。在大数据的下半场,谷歌携带“黑科技”Spanner 数据库系统闪亮登场了。 在讲这个“黑科技”前,我们先来看看谷歌“三驾马车”里的 BigTable。虽然 BigTable 名字里面包含了“Table”,但实际上它并不是一个数据库的表,它只是一个键值存储系统(即 Key-Value Store)。
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谷歌在大数据领域的发展历程中,经历了从“三驾马车”到“黑科技”的转变。在上半场,谷歌的“三驾马车”(谷歌文件系统、MapReduce和BigTable)被Hadoop开源生态系统山寨,导致谷歌在大数据领域的影响力减弱。然而,谷歌随后推出了“黑科技”Spanner数据库系统,它支持SQL查询、跨洲多数据中心的数据存储和一致性保证,解决了全球数据中心的时间同步问题,成为谷歌的全球性数据库。此外,谷歌还开发了基于Spanner的F1数据库系统,用于广告业务。尽管Spanner在云端客户上发展并不顺利,但它在金融行业等特定领域具有重要意义。谷歌通过Spanner展现了其在大数据技术领域的实力,但由于其高昂的收费和对大规模数据的需求,Spanner并非所有企业的刚需。因此,尽管Spanner备受关注,但其实际应用仍有限。文章通过谷歌的发展历程,展现了其在大数据技术领域的技术实力和推动力,同时也指出了Spanner的局限性。

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全部留言(3)

  • 最新
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  • 葱头巴巴
    Spanner 才是上文争论的产物,兼顾大数据的扩展性及关系型数据库的 SQL 和 功能。

    作者回复: spanner上云很久了,卖的一塌糊涂

    2019-05-04
    1
  • Ilmen
    请问一下,两地三中心架构和高端机器的关系是?

    作者回复: 没关系啊

    2019-04-22
  • Panda
    这篇文章 让我搞清楚了 F1 和 spanner 的区别
    2019-01-27
    7
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