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Google GFS文件系统深入分析(1) 51CTO编辑注:本文是一篇论文,英文原文标题为The Google File System,在Google Labs上公布,由blademaster.ixiezi.com的博主Alex翻译为中文,Google GFS文件系统。

Google GFS文件系统深入分析(1)

现在云计算渐成潮流,对大规模数据应用、可伸缩、高容错的分布式文件系统的需求日渐增长。 Google根据自身的经验打造的这套针对大量廉价客户机的分布式文件系统已经广泛的在Google内部进行部署,对于有类似需求的企业而言有相当的参考价值。 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。 Distributed Key-Value Database. 這篇是因為在 PIXNET 內講了 n 次,決定寫成文字,至少之後新人進來可以說「就看這篇」,避免整套系統都需要重新講一次。

Distributed Key-Value Database

Alex && OpenCould » Bigtable:一个分布式的结构化数据存储系统[中文版] Ken Yang 筆記: Android C2DM (一):元件參數說明. [AppEngine] 實戰 Datastore (1) 其實這些都可以在官方文件及 Google IO 的 slides 裡找到,不過我就幫大家整理一下(並且用中文說 XD)。

[AppEngine] 實戰 Datastore (1)

Google App Engine 帶給大家一個新的資料儲存概念,就是 Datastore 這個東西,它跟一般的關聯式資料庫(RDB)的概念相差不少,從官方文件或是 Google 工程師的演講中都不斷強調要大家用新的思維去想這個資料儲存方式,而不要一直侷限於怎麼把 RDB 的那一套搬過來。 不過好在 Datastore API 在描述資料的 Model 或 Expando 的資料欄位上提供了不少好用的資料型別(data type),所以一些常用的關聯還是很容易可以完成。 這篇就介紹幾個常用的關聯,在 Datastore 上要怎麼下手。 One-to-One & One-to-Many 通常會用到這個關聯,就是 A model 中有個 column 的值可能是一個串列,在 RDB 中我們可能就會再建立一個 B model,然後在 B 中設下一個 A_id 的 column 用來指向 A 的某個 row,但是在 Datastore 中沒有 join 運算,所以得換個方法來做。 假設我在建立一個通訊錄的 Model,一個人可能會有很多 E-Mail,我的 model (在 Datastore 中)就可以寫成這樣: class User(db.Model): name = db.StringProperty(required=True) class Email(db.Model): user = db.ReferenceProperty(User, collection_name='emails') addr = db.EmailProperty(required=True) mail_type = db.StringProperty() 在 Email model 中,用了一個 Reference 型別的欄位,用來表示這個欄位是 reference 到 User 這個 model,並且在 User 下建立一個集合,名為 emails,用來表示所有的 references。

所以我在建立 Entity 的時候就可以這樣做: ericsk = User(name='Lin-Chieh Shangkuan') ericsk.put() Many-to-Many 參考文獻: 發表 App Engine 的 High Replication Datastore. Google App Engine (04) - Datastore. 伺服器廣播程式範例 - 國立金門大學 九十六學年度資訊工程學系專題 Android教學範例. If you want to discuss contents of this page - this is the easiest way to do it.

伺服器廣播程式範例 - 國立金門大學 九十六學年度資訊工程學系專題 Android教學範例

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Google App Engine 之 Python 與 BigTable

結果發現使用 Python 的問題不算大,而 BigTable 這個非關聯資料庫對於已經熟悉傳統關聯資料庫開發的技術人員來說,應該才是個真正的門檻。 首先來說說 Python。 在這次研究「Google App Engine」之前,我對 Python 的瞭解都只限於「是一種直譯式程式語言,跟 JAVA 有點像,可以用於 WEB 與 APPLICATION」,直到這次才有機會比較深入的去試試看 Python 到底是個什麼東西。 我得到 3 點心得: 1.結構鬆散因為我一直都習慣使用 C 與 C++,而網頁程式也大都使用 PHP 開發,因此 Python 給我的第一個感覺是「很鬆散」...Python 並沒有像 C 語言的大括號 { } 可以用來切割程式碼的層級,因此只要程式碼比較長一點或是層級比較多一些,閱讀上就會變得很吃力... 2.格式限制Python 的每個層級「一定」要用「兩個空格」做間隔,多了或少了都不行! 這對於程式設計師來說真是個惡夢! 3.其實沒那麼難基本上只要會寫 PHP 5(物件導向)、C++ 或 JAVA 的人,對於 Python 應該都會能夠快速的上手,因為 Python 用起來的感覺是「十分簡化後的 C++」,因此要使用「Google App Engine」這個服務的門檻其實沒有想像中的這麼高。

再來講講 BigTable。 Google App Engine 價位調整 - 2011. Google 最近將 GAE 的價位做了調整, 價位如此頁: Google App Engine - Pricing and Features , 但是光看此頁並不會有任何感覺.

Google App Engine 價位調整 - 2011

Google App Engine 價位調整 整理 有聽到不少哀號聲, 但是直接看 Dashboard 好像都沒有什麼變化, 就先不理他了. 沒想到昨天收到通知信, 說我需要去重新調整 Budget, 因為使用量超過, 再仔細查看後, 看到價位後, 會想是不是看錯了, 還要確認這是寫台幣還是美金. Cloud services – App Engine. Google has built a comprehensive Cloud platform with a clear focus on best-of-breed performance, scale and flexibility.

cloud services – App Engine

Our Cloud services are designed to allow developers large and small to create a wide range of amazing applications with easy to use tools that harness the immense global power of Google’s infrastructure. Beyond simply having the greatest technology, however, Google seeks to be the leader in establishing firm price-performance benchmarks for the industry.

Talking to our customers, we have heard several clear messages. First, Cloud pricing is too high to be a long-term replacement for the premise-based model. Prices need to come down -- not just initially but over time. After all -- the promise of cloud computing was to get on-demand access to high quality computing power with no capital expenditures, no commitments, and at a lower cost than building your own on-premise solution. Affordable On-Demand Prices & A Commitment to Moore’s Law.

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