BigTable (BigTable)
Эта статья или раздел содержит незавершённый перевод с иностранного языка. |
BigTable — проприетарная высокопроизводительная база данных, построенная на основе Google File System (GFS), Chubby Lock Service и некоторых других продуктах Google. В настоящий момент не распространяется и не используется за пределами Google, хотя Google предлагает использовать её как часть Google App Engine.
История создания
[править | править код]Работа над BigTable была начата в 2004 году[1], и сейчас СУБД используется в различного рода приложениях Google, таких как MapReduce, которое часто используется для создания и модификации данных, хранящихся в BigTable[2], Google Maps,[3] Google Book Search, Search_History, Google Earth, Blogger.com, Google Code hosting, Orkut[3] и YouTube[4]. Причины, побудившие Google к созданию собственной базы данных — масштабируемость и больший контроль над производительностью.[5]
Другие реализации
[править | править код]- HBase — система написана на Java, добавляет функциональность, аналогичную BigTable, в ядро Hadoop.[6][7]
- Hypertable — система предназначена для управления хранением данных и обработки информации в больших кластерах серверов.[8][7]
- Cloudata — написанная на Java СУБД, разработанная корейским программистом Yk Kwon[7].
- Apache Accumulo — клон Bigtable созданный в Агентстве национальной безопасности США.
- Apache Cassandra — основанная на модели данных BigTable распределённая система хранения данных Facebook.
- Project Voldemort — распределённая система хранения данных используемая LinkedIn.
- Neptune (сайт больше не поддерживается) — система написана на Java, использует компоненты Hadoop: ZooKeeper и HDFS.
- KDI — клон BigTable созданный в Kosmix.
Google Fusion Tables
- Google Fusion Tables была выпущена 9 июня 2009 года как экспериментальная система для управления данными в облаке.[9][10]
См. также
[править | править код]Ссылки
[править | править код]- Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data -(official paper; PDF)
- BigTable: A Distributed Structured Storage System
- Google’s BigTable -(notes on the official presentation)
- «How Google Works»
- Is the Relational Database Doomed ?
Примечания
[править | править код]- ↑ «First an overview. BigTable has been in development since early 2004 and has been in active use for about eight months (about February 2005).» Google’s BigTable Архивировано 16 июня 2006 года.
- ↑ «Bigtable can be used with MapReduce, a framework for running large-scale parallel computations developed at Google. We have written a set of wrappers that allow a Bigtable to be used both as an input source and as an output target for MapReduce job». pg 3 of «Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data», 2006
- ↑ 1 2 «There are currently around 100 cells for services such as Print, Search History, Maps, and Orkut.» Google’s BigTable Архивировано 16 июня 2006 года.
- ↑ «Their new solution for thumbnails is to use Google’s BigTable, which provides high performance for a large number of rows, fault tolerance, caching, etc. This is a nice (and rare?) example of actual synergy in an acquisition.» YouTube Scalability Talk Архивная копия от 10 апреля 2010 на Wayback Machine
- ↑ «We have described Bigtable, a distributed system for storing structured data at Google….Our users like the performance and high availability provided by the Bigtable implementation, and that they can scale the capacity of their clusters by simply adding more machines to the system as their resource demands change over time…Finally, we have found that there are significant advantages to building our own storage solution at Google. We have gotten a substantial amount of flexibility from designing our own data model for Bigtable.» from the Conclusion of «Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data», 2006
- ↑ Hadoop CoreHBase — Hadoop Wiki, Background section Архивная копия от 19 января 2010 на Wayback Machine
- ↑ 1 2 3 Shashank Tiwari. Professional NoSQL. — Packt Publishing, 2011. — P. 13-14. — 384 p. — ISBN 978-0-470-94224-6.
- ↑ About Hypertable . Дата обращения: 18 января 2010. Архивировано из оригинала 21 февраля 2009 года.
- ↑ Google Fusion Tables Архивировано 18 сентября 2009 года.
- ↑ Google Fusion Tables — Research Blog . Дата обращения: 18 января 2010. Архивировано 2 января 2010 года.