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2024-03-22 22:35:16
...
Google File System
Google有Google File System；Doug Cutting在Nutch中把Google FS实现了，最后这个项
目从nutch中分出来，成为了现在的Hadoop — Hadoop Distributed FileSystem（HDFS）
（Java）；Google 两个共同创始人的两个大学同窗（印度人）Anand Rajaraman和Venky
Harinarayan搞了个Kosmix的搜索引擎，然后将他们的GFS-like FileSystem — Kosmos （
C++）FS捐献给开源社区。
（Google FS的论文发表在03年）
Map-Reduce
有了强大的分布式文件系统，Google遇到的问题就是怎么才能让公司所有的程序员都学会
些分布式计算的程序呢？于是，那些Google工程师们从lisp和其他函数式编程语言中的映
射和化简操作中得到灵感，搞出了Map/Reduce这一套并行计算的框架。Map/Reduce被Googl
e拿来重新了Google Search Engine的整个索引系统。而Doug Cutting同样用Java将这一套
实现和HDFS合在一起成为Hadoop的Core。（附：Hadoop目前被很多美国大学搞云计算、Dat
a-Intensive Scalable Computing做基础。）
（Map/Reduce的论文发表在04年）
BigTable
有了强大的存储，有了强大的计算能力，剩下的Google要面对的是：它的应用中有很多结
构化、半结构化的数据，如何高效地管理这些结构化、半结构化的数据呢？Google需要的
是一个分布式的类DBMS的系统，于是催生了BigTable这个东西。开源社区用HBase和Hypert
able两种不同的语言分别实现了类BigTable的系统。这两个语言分别是Java和C++。很有趣
的是，Hypertable的开发人员原来是跟Hbase一起搞的，但是似乎Hypertable不爽Java的效
率，就出来立山头了。不过这两个团队经常一起吃饭讨论。
（BigTable的论文发表在06年，其中有个作者好像是中国人。）
Sawzall
针对大量数据集的分析，单单靠底层的系统API进行操作是十分不方便的，于是Google基于
Map/Reduce实现了语法类似于java和c的语言—Sawzall。而Yahoo在06年雇佣了Doug
cutting之后也很care Hadoop这套类Google的存储、计算能力。于是Yahoo！ Research在
猪年5.1期间放出了类SQL语法的语言Pig。此外微软似乎也有类似产品Dryad。
Google：Interpreting the Data: Parallel Analysis with Sawzall
http://labs.google.com/papers/sawzall-sciprog.pdf
Microsoft：Dryad: Distributed Data-Parallel Programs from Sequential Building
Blocks
http://research.microsoft.com/users/mbudiu/eurosys07.pdf
Protocol Buffer
同样有趣的是，Google在Sawzall这篇文章中提到的Google用来让多种语言进行通讯的Prot
ocol Buffer在Facebook贡献的开源项目Thrift中被类似的实现了。（Facebook在最近几个
月会开源它基于Hadoop的存储计算框架—Hive。）
Chubby lock service
在Google这种loosely-coupled的分布式系统中，需要一种分布式锁服务来保证系统的一致
性。于是Google有了Chubby lock service。而同样是Yahoo！ Research向开源贡献了Zook
eeper，一个类似Google Chubby的项目。（Yahoo！果然是一个很神奇的公司。也不难理解
为什么微软要花那么大的力气来买Yahoo了！微软要的就是这帮人！）
回到Hadoop上，由这个项目催生的很多子项目也是尽展hadoop的能力。
Mahout：一个利用Map/Reduce的机器学习算法库。基于Stanford 06年在nips上发表的一篇
文章"Map/Reduce for machine learning on multicore"。有对机器学习感兴趣的同学可
以看看。
http://www.cs.stanford.edu/people/ang//papers/nips06-mapreducemulticore.pdf
Hamma：一个同样也是利用Map/Reduce的矩阵计算包。目前还是Apache的孵化项目。
DLucene：一个利用Map/Reduce的distributed lucene。在04年还是06年，Doug Cutting在
maillist上提出过。最近在Maillist上有个人重新提出，并通过投票进入孵化状态。
……
Thanks To Open Source 。。。
附：
Hadoop：http://hadoop.apache.org/core/
KFS：http://kosmosfs.sourceforge.net/
HBase：http://hadoop.apache.org/hbase/
Hypertable：http://www.hypertable.org/
Mahout：http://lucene.apache.org/mahout/
Pig：http://incubator.apache.org/pig/
Zookeeper：http://sourceforge.net/projects/zookeeper
Thrift：http://developers.facebook.com/thrift/
Google有Google File System；Doug Cutting在Nutch中把Google FS实现了，最后这个项
目从nutch中分出来，成为了现在的Hadoop — Hadoop Distributed FileSystem（HDFS）
（Java）；Google 两个共同创始人的两个大学同窗（印度人）Anand Rajaraman和Venky
Harinarayan搞了个Kosmix的搜索引擎，然后将他们的GFS-like FileSystem — Kosmos （
C++）FS捐献给开源社区。
（Google FS的论文发表在03年）
Map-Reduce
有了强大的分布式文件系统，Google遇到的问题就是怎么才能让公司所有的程序员都学会
些分布式计算的程序呢？于是，那些Google工程师们从lisp和其他函数式编程语言中的映
射和化简操作中得到灵感，搞出了Map/Reduce这一套并行计算的框架。Map/Reduce被Googl
e拿来重新了Google Search Engine的整个索引系统。而Doug Cutting同样用Java将这一套
实现和HDFS合在一起成为Hadoop的Core。（附：Hadoop目前被很多美国大学搞云计算、Dat
a-Intensive Scalable Computing做基础。）
（Map/Reduce的论文发表在04年）
BigTable
有了强大的存储，有了强大的计算能力，剩下的Google要面对的是：它的应用中有很多结
构化、半结构化的数据，如何高效地管理这些结构化、半结构化的数据呢？Google需要的
是一个分布式的类DBMS的系统，于是催生了BigTable这个东西。开源社区用HBase和Hypert
able两种不同的语言分别实现了类BigTable的系统。这两个语言分别是Java和C++。很有趣
的是，Hypertable的开发人员原来是跟Hbase一起搞的，但是似乎Hypertable不爽Java的效
率，就出来立山头了。不过这两个团队经常一起吃饭讨论。
（BigTable的论文发表在06年，其中有个作者好像是中国人。）
Sawzall
针对大量数据集的分析，单单靠底层的系统API进行操作是十分不方便的，于是Google基于
Map/Reduce实现了语法类似于java和c的语言—Sawzall。而Yahoo在06年雇佣了Doug
cutting之后也很care Hadoop这套类Google的存储、计算能力。于是Yahoo！ Research在
猪年5.1期间放出了类SQL语法的语言Pig。此外微软似乎也有类似产品Dryad。
Google：Interpreting the Data: Parallel Analysis with Sawzall
http://labs.google.com/papers/sawzall-sciprog.pdf
Microsoft：Dryad: Distributed Data-Parallel Programs from Sequential Building
Blocks
http://research.microsoft.com/users/mbudiu/eurosys07.pdf
Protocol Buffer
同样有趣的是，Google在Sawzall这篇文章中提到的Google用来让多种语言进行通讯的Prot
ocol Buffer在Facebook贡献的开源项目Thrift中被类似的实现了。（Facebook在最近几个
月会开源它基于Hadoop的存储计算框架—Hive。）
Chubby lock service
在Google这种loosely-coupled的分布式系统中，需要一种分布式锁服务来保证系统的一致
性。于是Google有了Chubby lock service。而同样是Yahoo！ Research向开源贡献了Zook
eeper，一个类似Google Chubby的项目。（Yahoo！果然是一个很神奇的公司。也不难理解
为什么微软要花那么大的力气来买Yahoo了！微软要的就是这帮人！）
回到Hadoop上，由这个项目催生的很多子项目也是尽展hadoop的能力。
Mahout：一个利用Map/Reduce的机器学习算法库。基于Stanford 06年在nips上发表的一篇
文章"Map/Reduce for machine learning on multicore"。有对机器学习感兴趣的同学可
以看看。
http://www.cs.stanford.edu/people/ang//papers/nips06-mapreducemulticore.pdf
Hamma：一个同样也是利用Map/Reduce的矩阵计算包。目前还是Apache的孵化项目。
DLucene：一个利用Map/Reduce的distributed lucene。在04年还是06年，Doug Cutting在
maillist上提出过。最近在Maillist上有个人重新提出，并通过投票进入孵化状态。
……
Thanks To Open Source 。。。
附：
Hadoop：http://hadoop.apache.org/core/
KFS：http://kosmosfs.sourceforge.net/
HBase：http://hadoop.apache.org/hbase/
Hypertable：http://www.hypertable.org/
Mahout：http://lucene.apache.org/mahout/
Pig：http://incubator.apache.org/pig/
Zookeeper：http://sourceforge.net/projects/zookeeper
Thrift：http://developers.facebook.com/thrift/