google为什么发布这三篇文论？

Google早起最早盈利的项目就是搜索引擎，那技术如何持续发展成为Google面对的问题。

搜索引擎主要就做两件事情，一个是网页抓取，一个是索引构建，而在这个过程中，有大量

的数据需要存储和计算。

Google 在 2004 年前后发表的三篇论文，也就是我们经常听到的“三驾马车”，分别是分布式文件系统 GFS、大数据分布式计算框架MapReduce 和 NoSQL 数据库系统 BigTable。

这“三驾马车”其实就是用来解决这个问题的，

一个文件系统、一个计算框架、一个数据库系统。

现在你听到分布式、大数据之类的词，肯定一点儿也不陌生。

2004 年的大数据发展-萌芽期

2004年整个互联网还处于懵懂时代，Google 发布的论文实在是让业界为之一振，大家恍然大悟，原来还可以这么玩。

因为那个时间段，大多数公司的关注点其实还是聚焦在单机上，在思考如何提升单机的性能，寻找更贵更好的服务器。而 Google 的思路是部署一个大规模的服务器集群，通过分布式的方式将海量数据存储在这个集群上，然后利用集群上的所有机器进行数据计算。 这样，Google 其实不需要买很多很贵的服务器，它只要把这些普通的机器组织到一起，就非常厉害了。

天才程序员-Doug Cutting闪亮登场

彼时他正在开发开源搜索引擎 Nutch，阅读了 Google 的论文后，他非常兴奋，紧接着就根据论文原理初步实现了类似 GFS 和 MapReduce 的功能。两年后的 2006 年，Doug Cutting 将这些大数据相关的功能从 Nutch 中分离了出来，然后启动了一个独立的项目专门开发维护大数据技术，这就是后来赫赫有名的 Hadoop，主要包括 Hadoop 分布式文件系统 HDFS 和大数据计算引擎 MapReduce。

当我们回顾软件开发的历史，包括我们自己开发的软件，你会发现，有的软件在开发出来以后无人问津或者寥寥数人使用，这样的软件其实在所有开发出来的软件中占大多数。而有的软件则可能会开创一个行业，每年创造数百亿美元的价值，创造百万计的就业岗位，这些软件曾经是 Windows、Linux、Java，而现在这个名单要加上 Hadoop 的名字。如果有时间，你可以简单浏览下 Hadoop 的代码，这个纯用 Java 编写的软件其实并没有什么高深的技术难点，使用的也都是一些最基础的编程技巧，也没有什么出奇之处，但是它却给社会带来巨大的影响，甚至带动一场深刻的科技革命，推动了人工智能的发展与进步。

软件的价值点

多思考一下，我们所开发软件的价值点在哪里？真正需要使用软件实现价值的地方在哪里？你应该关注业务、理解业务，有价值导向，用自己的技术为公司创造真正的价值，进而实现自己的人生价值。而不是整天埋头在需求说明文档里，做一个没有思考的代码机器人。

2007-2008年 发展期

Hadoop 发布之后，Yahoo 很快就用了起来。大概又过了一年到了 2007 年，百度和阿里巴巴也开始使用 Hadoop 进行大数据存储与计算。2008 年，Hadoop 正式成为 Apache 的顶级项目，后来 Doug Cutting 本人也成为了Apache 基金会的主席。自此，Hadoop 作为软件开发领域的一颗明星冉冉升起。同年，专门运营 Hadoop 的商业公司 Cloudera 成立，Hadoop 得到进一步的商业支持。这个时候，Yahoo 的一些人觉得用 MapReduce 进行大数据编程太麻烦了，于是便开发了Pig。Pig 是一种脚本语言，使用类 SQL 的语法，开发者可以用 Pig 脚本描述要对大数据集上进行的操作，Pig 经过编译后会生成 MapReduce 程序，然后在 Hadoop 上运行。编写 Pig 脚本虽然比直接 MapReduce 编程容易，但是依然需要学习新的脚本语法。

Facebook 又发布了 Hive

Hive 支持使用 SQL 语法来进行大数据计算，比如说你可以写个 Select 语句进行数据查询，然后 Hive 会把 SQL 语句转 成 Ma Reduce 的计算程序。这样，熟悉数据库的数据分析师和工程师便可以无门槛地使用大数据进行数据分 和处理了。Hive 出现后极大 度地降低了 Hadoop 的使用难度，迅速得到开发者和企业的追捧。

调度引擎Yarn引领潮流

2011 年的时候，Facebook 大数据平台上运行的作业 90% 都来源于 Hive。随后，众多 H doop 周边产品开始出现，大数据生态体系逐渐形成，其中包括：专门将关系数据库中的数据导入导出到 Hadoop 平台的 Sqoop；针对大规模日志进行分布式收集、聚合和传输的 Flume；MapReduce 工作流调度引擎 Oozie 等。在 Hadoop 早期，MapReduce 既是一个执行引擎，又是一个资源调度框架，服务器集群的资源调度管理由 MapReduce 自己完成。但是这样不利于资源复用，也使得MapReduce 非常臃肿。于是一个新项目启动了，将 MapReduce 执行引擎和资源调度分离开来，这就是 Yarn。2012 年，Yarn 成为一个独立的项目开始运营，随后被各类大数据产品支持，成为大数据平台上最主流的资源调度系统。

Spark崭露头角

2012 年，UC 伯克利 AMP 实验室（Algorithms、Machine 和 People 的缩写）开发的 Spark 开始崭露头角。当时 AMP 实验室的马铁博士发现使用 MapReduce 进行机器学习计算的时候性能非常差，因为机器学习算法通常需要进行很多次的迭代计算，而MapReduce 每执行一次 Map 和 Reduce 计算都需要重新启动一次作业，带来大量的无谓消耗。还有一点就是 MapReduce 主要使用磁盘作为存储介质，而 2012 年的时候，内存已经突破容量和成本限制，成为数据运行过程中主要的存储介质。Spark 一经推出，立即受到业界的追捧，并逐步替代 MapReduce 在企业应用中的地位。一般说来，像 MapReduce、Spark 这类计算框架处理的业务场景都被称作批处理计算，因为它们通常针对以“天”为单位产生的数据进行一次计算，然后得到需要的结果，这中间计算需要花费的时间大概是几十分钟甚至更长的时间。因为计算的数据是非在线得到的实时数据，而是历史数据，所以这类计算也被称为大数据离线计算。

大数据流计算来了

在大数据领域，还有另外一类应用场景，它们需要对实时产生的大量数据进行即时计算，比如对于遍布城市的监控摄像头进行人脸识别和嫌犯追踪。这类计算称为大数据流计算，应地，有 Storm、Flink、Spark Streaming 等流计算框架来满足此类大数据应用的场景。流式计算要处理的数据是实时在线产生的数据，所以这类计算也被称为大数据实时计算。在典型的大数据的业务场景下，数据业务最通用的做法是，采用批处理的技术处理历史全量数据，采用流式计算处理实时新增数据。而像 Flink 这样的计算引擎，可以同时支持流式计算和批处理计算。

NoSQL的发展

除了大数据批处理和流处理，NoSQL 系统处理的主要也是大规模海量数据的存储与访问，所以也被归为大数据技术。 NoSQL 曾经在 2011 年左右非常火爆，涌现出 HBase、Cassandra 等许多优秀的产品，其中 HBase 是从 Hadoop 中分离出来的、基于 HDFS 的NoSQL 系统。

历史竟惊人的相似

我们回顾软件发展的历史会发现，差不多类似功能的软件，它们出现的时间都非常接近，比如 Linux 和 Windows 都是在 90 年代初出现，Java 开发中的各类 MVC 框架也基本都是同期出现，Android 和 iOS 也是前脚后脚问世

最后

事物发展有自己的潮流和规律，当你身处潮流之中的时候，要紧紧抓住潮流的机会，想办法脱颖而出，即使没有成功，也会更加洞悉时代的脉搏，收获珍贵的知识和经验。而如果潮流已经退去，这个时候再去往这个方向上努力，只会收获迷茫与压抑，对时代、对自己都没有什么帮助。正如Google抓住了这个机会，所以他成功了，他引领了潮流。