GFS

GFS 通过以下关键策略解决性能瓶颈问题: 最小化 Master 参与: 数据读取不经过 Master，Master 仅负责元数据管理。 客户端元数据缓存: 客户端缓存元数据，减少 Master 查询。 大数据块: 采用 64MB 大数据块，减少数据访问次数。 Primary Chunk Server 顺序写入: 数据修改顺序由 Primary Chunk Server 管理，简化写入操作。 GFS 的设计理念: 简单且高效。

提供GFS模型的风场数据，用于气象分析和预测。

谷歌大数据论文之GFS中英文版本，深入了解Google分布式存储系统的核心思想与实践。

GFS：可扩展分布式文件系统，提供高性能和容错性 BigTable：可扩展的分布式数据库，用于存储海量数据 MapReduce：分布式计算框架，可并行处理海量数据集 这些技术被广泛应用于 Google 的服务和研发工作中，成功满足了存储和计算需求

在GFS（Google文件系统）中，数据完整性至关重要。每个Chunk服务器都采用Checksum机制来检测数据是否损坏。由于GFS集群通常包含数百台机器和数千块硬盘，磁盘故障导致数据读写过程中损坏或丢失的情况十分常见。虽然可以通过其他Chunk副本来弥补数据损坏，但跨服务器比较副本以检查数据完整性并不现实。此外，GFS允许存在歧义副本，因为修改操作（尤其是原子记录追加）的语义并不保证副本完全一致。 因此，每个Chunk服务器必须独立维护Checksum以验证自身副本的完整性。 GFS将每个Chunk划分为64KB的块，每个块对应一个32位的Checksum。Checksum与其他元数据分开存储，保存在内存和硬盘上，并记录在操作日志中。在读取数据时，Chunk服务器会在将数据返回给客户端或其他Chunk服务器之前校验相关块的Checksum，防止错误数据传播。如果Checksum校验失败，Chunk服务器会向请求者返回错误信息，并通知Master服务器。Master服务器会从其他副本克隆数据进行恢复，并在新的副本就绪后通知出错的Chunk服务器删除错误副本。 Checksum对读取操作性能的影响很小，这得益于以下几个因素：大多数读取操作涉及多个块，只需读取少量额外数据进行校验；GFS客户端代码将读取操作与Checksum块边界对齐，减少了额外读取操作；Checksum的查找和比较不需要I/O操作，Checksum计算可以与I/O操作同时进行。 针对追加写入操作（相对于覆盖现有数据的写入操作），Checksum计算进行了高度优化，因为这类操作在GFS中占很大比例。GFS只增量更新最后一个不完整块的Checksum，并使用所有追加的新Checksum块计算新的Checksum。即使最后一个不完整Checksum块已损坏且无法立即检测到，由于新写入的块具有有效的Checksum，因此损坏的影响被限制在最后一个不完整块内。