读《Google三大论文》有感

    最近，我阅读了Google的三篇大论文，读完后，我感触颇深，

主要是两点感想。
先来说说这三大论文的主要内容吧。第一篇是Google2003年
发布的GFS（Google File System）论文，该篇主要讲述了Google
File System的组成结构一个master和大量的chunkserve，master保
存目录和索引信息，大量的chunkserver用于消除单点故障，从而提
高了整体性能。第二篇是MapReDuce论文，主要描述大数据的分布
式计算方式，通过将任务分解然后再多台处理能力较弱的计算节点
中同时处理，最后合并结果。第三篇Big Table论文，主要讲述建立于
GFS与MapReduce的Big Table可以使负载得到很好的均衡，启发许
多的数据库。
第一感悟就是今后越来越多的文件系统都将建立在GFS的基础之
上。为什么这么说呢？首先，GFS运行于廉价的普通硬件上，提供容
错功能，这会使得GFS被大众广泛使用，不需要高价的硬件就可以为
用户提供高效的服务，这种特性会得到大众的支持；其次，Google通
过使用大量的chunkserver消除单点故障，从而减少客户端与master的
交互，通常是客户端与chunkserver进行交流，现在的商务系统、工业
系统等都在追求高效实用，都不希望出现系统一个部件失效就让整个
系统无法运作的情况，故此，GFS势必被作为市场上许多文件系统运作
的基础，被后来这广泛运用。
第二感悟是分布式计算的的魅力。读完三篇论文，不难发现GFS、
MapReduce和Big Table都有一个共同点，那就是它们都采用了分布式
计算。如今，随着计算机技术的发展和广泛运用，计算机面临的计算量
也在不断地增加，要想完成大的计算量，单靠集中式计算是绝对不够的
，因为那势必要耗费大量的时间来完成。这时，分布式计算就必须挺身
而出，将大任务分解成许多小任务，并分配给多台计算机同时计算，最
后再将这些结果合并。就好比在一个小时之内完成打扫寝室的任务，不
可能所有成员都做同一件事，否则就无法应付领导检查，那么，就安排
两个同学擦窗户、两个同学扫拖地、两个刷水池、一个倒垃圾、一个帮
大家整理床铺，这样，领导一来，寝室卫生也大功告成了。分布式计算
的魅力就在于将任务分配，同时进行，大大地提升计算速度。生活中往
往存在分布式计算的影子。
总而言之，Google的三大论文为大数据算法奠定基础，势必引领时
代前进。但是，想要深层次的理解这三篇论文的意义，还必须多阅读，
多了解大数据的相关知识。