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免费网站制作平台:Google是怎么利用云核算和大数据的?
作者:管理员    发布于:2020-05-27 10:22   文字:【】【】【
Google是怎么利用云核算和大数据的? 跟着云核算和大数据的普及,愈来愈多的IT公司挑选将本人的大数据解决方案布置在云上面。云核算和大数据的结合带来了什么便当呢?一个典型的大数据云又是怎么设计和布置的呢?

跟着和的普及,愈来愈多的IT公司挑选将本人的大数据解决方案布置在云上面。云核算和大数据的结合带来了什么便当呢?一个典型的大数据云又是怎么设计和布置的呢?

下面大家以Google Cloud当做例子,说明在工业界里面是怎么实践应用云。

Google Cloud

Google当做散布式体系和大数据的领导者,开发了浩瀚跨年代的产物。简直每个Google的产物,写出一篇paper就能发明一个开源社区的。

好比MapReduce颁布之后,开源社区依据Google的一篇论文开散发的Hadoop,BigTable颁布之后,开源社区又进一步开散发Hbase等等。能够说没有Google的立异,就没有目前开源社区的蓬勃。

而Google又把自家的产物,都放在Google Cloud上面,构成了丰厚多彩的产物线,招揽了十分多的大巨细小的公司如Snapchat等来利用。

Google App Engine (GAE)

大家都认识Web项目都需要很多的Web Service以及为之效劳的运维体系。Google在云核算范畴初次尝试的就是Google App Engine (GAE),相对于比当时的Amazon EC2,GAE只要开发者上传软件代码,别的布置将由Google实现。

用户只要要熟悉后端言语开发即布置大范围的集群。Google本年更是推出了GAE Flex,能够协助用户完成auto-scaling,用户再也不需要本人布置负载均衡的效劳了。大局部中小企业的网站简直都能够无缝衔接到GAE上。

BigTable

BigTable的基层是注明的Google File System (GFS),他完成了级其他牢靠的散布式存储。

也是最先的NoSQL数据库的一种。各种网站如果有需要永久存储的数据,一般都能够寄存在BigTable里面,Google Cloud会主动帮你做replication,散布在差别的效劳器节点里面,这样完成了牢靠的散布式存储。

Dataflow

Dataflow的基层完成使用了无声无息的MapReduce的晋级版Flume。

Dataflow特别方便进行很多的批办理,举个例子来说,好比要把所有的用户数据里面的格局都晋级一遍,用GAE或者别的service是很难完成的。

Dataflow也提供了特别多的接口,诸如BigQuery, Datastore, BigTable等等也是为了方便各种批办理。最近Google还提供了streaming(流效劳)版本的Dataflow,能够完成继续不断的批办理。

BigQuery

BigQuery适当于是Cloud version的SQL,能够方便利用各种杂乱的查问言语搜索数据。这个尤其适合数据分析师进行各种数据分析,简直各种SQL的语法都是支撑的。

可是BigQuery在scaling上其实不如BigTable,其实不是面向用户的,以是其实不适合间接用来存储用户数据。只适合做一些离线分析,数据来历大量都是Dataflow从BigTable里面dump出来的一些仿造。

别的效劳

Google Cloud另有十分多的别的效劳,诸如支撑音讯行列办理的Pubsub,支撑缓存的Memchace,支撑Monitoring的Stackdriver,等等完整的形成了一个企业数据云所有必要的各种效劳,能够成全大到Snapchat级别,小到各种startup的差别事务须要。


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