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Google的主力数据存储系统Bigtable,Bigtable:非关系型数据库式的分布存储技术

2020-12-31 14:27:57 阅读(179 评论(0)

BigTable是Google设计的分布式数据存储系统,用于处理大量数据的非关系数据库。BigTable是一个非关系数据库,是一个稀疏、分布式、持久的多维排序Map。Bigtable的设计目的是快速可靠地处理PB级数据,并可部署到数千台机器上。Bigtable实现了适用性广、可扩展性高、性能高、可用性高的目标。Bigtable已应用于60多个Google的产品和项目,包括GoogleAnalytics、GoogleFinance、Orkut、PersonalizedSearch、Writely和GoogleEarth。这些产品对Bigtable提出了不同的需求,有的需要高吞吐量的批量处理,有的需要及时向最终用户响应数据。Bigtable集群的配置也大不相同。有些集群只有几个服务器,而另一些集群需要数千个服务器来存储数百个TB数据。Bigtable在许多方面与数据库非常相似:它使用了许多数据库的实现策略。并行数据库和内存数据库具有可扩展性和高性能,但Bigtable提供了与这些系统完全不同的接口。Bigtable不支持完整的关系数据模型;相反,Bigtable为客户提供了一个简单的数据模型,客户可以动态地控制数据的分布和格式(alex注释:也就是说,对于BigTable来说,数据没有格式。用数据库领域的术语来说,数据没有Schema,用户自己定义Schema),用户也可以自己推测(alex注(alex注):reasonabout)底层存储数据的位置相关性(alex注释:位置相关性可以理解为树状结构,具有相同前缀的数据的存储位置接近。读取时,可以一次读取这些数据)。读取时,可以一次读取这些数据)。数据的下标是行和列的名称,名称可以是任何字符串。Bigtable将存储的数据视为字符串,但Bigtable本身不分析这些字符串,客户程序通常将各种结构化或半结构化的数据串行到这些字符串中。客户可以通过仔细选择数据模式来控制数据的位置相关性。最后,BigTable的模式参数可以用来控制数据是存储在内存还是硬盘上。特点:1、PB级数据适用于大规模海量数据;2、分布式并发数据处理效率高;3、易于扩展,支持动态伸缩;4、适用于廉价设备;5.、适合阅读操作,不适合写作操作。6、不适用于传统的关系数据库;应用:BigTable是谷歌的搜索、地图、金融、打印和社交网站Orkut、YouTube、博客网站Bloger等视频共享网站提供技术支持。此外,Google还为用户提供Bigtable云数据库——他们自己的搜索数据库,Gmail、在地图或YouTube等服务中使用已超过十年。Bigtable不像谷歌的其他产品那样开源,所以这种新的云服务只能通过开源接口ApacheHBase1.0.1API访问。Google承诺,CloudBigtable的延迟时间将限制在几毫秒(个位数),每个美元的性能都是HBase。、类似数据库的两倍,如Cassandra。由于CloudBigtable支持HBase的应用接口,它可以与分布式系统基础设施Hadop生态系统中的现有应用集成,但也支持谷歌的云数据分析工具Clouddataflow。Bigtable云的特点如下:1。它可以扩展到数百个PB2。高可用性3。可复制4。数据以加密的形式传输和存储5。全托管6。数据谷歌与Hadoop生态系统集成,适用于金融、物联网、时间和市场,称Bigtable提供“无与伦比的性能”,“个位数毫秒延迟和两倍于其他非托管Nosql产品的性价比”。如下图所示,该图由谷歌发布,尚未被独立测量基准验证。

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