谷歌公司十年前的三项工作，奠定了当今大数据生态的技术基础

用通用服务器(commodity server)集群搭建的系统相比大型机具有更强的可扩展性和容错能力，同时具有一定的设备价格优势。Google 在这方面做了相关工作，并用自己的成功有力地证明了该方案的可行性。在今天，互联网服务提供商大多也采用了通过搭建通用计算机集群支撑自身服务的飞速发展，除了财大气粗追求稳定的****业之外，几乎没有人愿意再去选择购买昂贵的大型机了。

思考与质疑

CAP 是分布式系统逃不过的问题，响应时间和一致性是存在矛盾的。commodity server 集群搭建的系统存在的突出问题是一致性问题，同时，集群中不同节点之间的通信也可能成为瓶颈，而且相比大型机来说，总的能耗更高。

参考文献

[1] Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung. 2003. The Google file system. In Proceedings of the nineteenth ACM symposium on Operating systems principles (SOSP '03). ACM, New York, NY, USA, 29-43. DOI: https://doi.org/10.1145/945445.945450

[2] Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat. 2004. MapReduce: simplified data processing on large clusters. In Proceedings of the 6th conference on Symposium on Operating Systems Design & Implementation - Volume 6 (OSDI'04), Vol. 6. USENIX Association, Berkeley, CA, USA, 10-10.

[3] Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A. Wallach, Mike Burrows, Tushar Chandra, Andrew Fikes, and Robert E. Gruber. 2006. Bigtable: a distributed storage system for structured data. In Proceedings of the 7th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation - Volume 7 (OSDI '06), Vol. 7. USENIX Association, Berkeley, CA, USA, 15-15.

[4] Hadoop 权威指南

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（编辑：晋中站长网）

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