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第200章 0201 大数据时代（第2页）

自己必须拿出完全体来对付这帮同样有梦想的年轻人！

宁子默自信地笑笑，乘着抿一口咖啡的时间在脑子里将峰语搜索的关键技术汇集成册。

把杯子从嘴边拿开的时候，宁子默脑子里有关峰语搜索关键技术的封印，

已然打开！

“说到搜索，人们往往会简单地认为搜索只是抓取爬虫从网络上抓取的结果。但实际上，搜索并没有人们想象的那么简单。”

宁子默将杯子轻轻地放在桌上，笑着扫了三人一眼，细细地解释到：

“我们谈到大数据搜索，其核心一定是体量极大的数据量。这种体量的数据存储、索引和检索，已经不单单是数据库结构能去实现并解决的。

大数据量的数据存储和搜索一定要有对应的文件存储检索系统，它必定是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。

我们【bing】除了在搜索和爬虫上用心外，最核心的部分还是背后那套围绕在bfs（bingfilesystem）文件系统的核心技术体。这套系统的设计目标，与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处。比如，性能、可伸缩性、可靠性以及可用性。

但bfs的还是以应用负载情况和技术环境的分析为基础着重考虑，不管现在还是将来，bfs和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同。所以我们重新审视了传统文件系统在设计上的折衷选择，衍生出了完全不同的设计思路。

首先，组件失效被认为是常态而不是意外。bfs需要管理成百上千存储机器，同时被相当数量的用户终端机访问。bfs组件的数量和质量导致在事实上，任何给定时间内都有可能发生某些组件无法工作，某些组件无法从它们目前的失效状态中恢复。

当我们遇到过各种各样的问题，比如应用程序bug、操作系统的bug、人为失误，甚至还有硬盘、内存、连接器、网络以及电源失效等造成的问题。所以，持续的监控、错误侦测、灾难冗余以及自动恢复的机制必须集成在gfs中。

其次，以通常的标准衡量，我们的文件非常巨大。数gb文件都可能非常普遍。每个文件通常都包含许多应用程序对象，比如web文档。

当我们未来需要处理快速增长并由数亿个对象构成的、数以tb的数据集时，采用管理数亿个kb大小的小文件的方式是非常不明智的，尽管有些文件系统支持这样的管理方式。因此，设计的假设条件和参数，比如io操作和block的尺寸都需要重新考虑。

第三，绝大部分文件的修改是采用在文件尾部追加数据，而不是覆盖原有数据的方式。对文件的随机写入操作在实际中几乎不存在。一旦写完之后，对文件的操作就只有读，而且通常是按顺序读。

大量的数据符合这些特性，比如：数据分析程序扫描的超大的数据集；正在运行的应用程序生成的连续的数据流；存档的数据；由一台机器生成、另外一台机器处理的中间数据，这些中间数据的处理可能是同时进行的、也可能是后续才处理的。

对于这种针对海量文件的访问模式，客户端对数据块缓存是没有意义的，数据的追加操作是性能优化和原子性保证的主要考量因素。

第四，应用程序和文件系统api的协同设计提高了整个系统的灵活性。比如，我们放松了对bfs一致性模型的要求，这样就减轻了文件系统对应用程序的苛刻要求，大大简化了bfs的设计。

bfs还引入了原子性的记录追加操作，从而保证多个客户端能够同时进行追加操作，不需要额外的同步操作来保证数据的一致性。”

端起咖啡又喝了一口，宁子默已经习惯了身边这四人目瞪狗呆的状态。

放下杯子，宁子默再也懒得去解释那些技术细节，但还是提点到：

“bfs一早就规划了四大核心技术体，其中涵盖了第一个部分的分布式基础设施，包含的模块有文件系统（file），分布式锁服务（chubby）和数据化序列协议（protocolbuffer）。

而第二部分是分布式大规模数据处理模块，其中包含分布式运算程序的编程框架和对应的数据查询语言。他们或许和sql和类似，但实际上它应该被称之为dsl（domain-specificlanguage）。

第三部分则是分布式数据库技术，它包含的模块就有分布式数据存储系统（bigtable）和数据库分区系统（sharding）。

最后一部分当然包含数据中心优化技术，这些技术中包括综合考虑的数据中心高温化，还有电池与服务器相应整合技术等。”

撇了撇嘴，宁子默皱着眉头说，“搜索引擎是一个全盘技术的考虑，但我仅仅只举了一个很简单的例子，并且其应用范围还只是在网页搜索结果当中，并没有提及一整个生态的整体考虑。

但我所说技术方面的内容，远比我现在讲给你们听的内容要复杂的多。每一个单项里都会包含大量工作人员相应的工作成果，确实不是短期内可以去实现的。

但好在我们【bing】团队的目标明确啊。”

“梦想还是要有的，万一实现了呢？”宁子默撇着嘴挑了挑眉毛。

这个轻挑的动作，在kaltix三人组的眼里却郑重如斯。

办公室里鸦雀无声，除了必要的眨眼，好半天都没有一个人有多余的动作。

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