银河里的星星
说明：转载请保留全部信息
作者：Patrick O’Neil &Edward Cheng etc. 1996
原文：http://www.springerlink.com/content/rfkpd5yej9v5chrp/
译者：phylips@bmy 2011-12-25
译文：http://duanple.blog.163.com/blog/static/7097176720120391321283/
【随着NoSql系统尤其是类BigTable系统的流行，LSM-Tree这个名词也开始变得不再陌生。相信大多数了解NoSql系统的人，基本上都会听到过LSM-Tree这个名词，但是读过其原始论文的人估计就不是很多了。在我看来，LSM-Tree之于BigTable的重要性就像一致性hash之于Dynamo。溯本求源一向是本人的追求，希望可以从最初的文字中找到蕴含在结构之下的更多思考。老实说，这篇论文也算是很长的了，原文共30页，涉及了不少公式，因此翻起来也不会那么简单。 read more
原文： http://ofps.oreilly.com/titles/9781449396107/architecture.html
译者：phylips@bmy 2011-10-1
出处：http://duanple.blog.163.com/blog/static/709717672011925102028874/
HBase中的每个column family可能有多个文件，文件中包含实际的cells或者是KeyValue实例。当memstore中积累的更新被flush到磁盘上时这些文件就会创建出来。负责compaction的后台线程会通过将小文件合并成更大的文件来将文件数控制在一定水平上。Major compaction最终会将所有的文件集合压缩成一个，之后随着flush的进行，小文件又会出现。 read more
原文： http://ofps.oreilly.com/titles/9781449396107/architecture.html
译者：phylips@bmy 2011-10-1
出处：http://duanple.blog.163.com/blog/static/709717672011923111743139/
Region servers在未收集到足够数据flush到磁盘之前，会一直把它保存在内存中，这主要是为了避免产生太多的小文件。当数据驻留在内存中的时候，它就是不稳定的，比如可能会在服务器发生供电问题时而丢失。这是一个很典型的问题，参见the section called “Seek vs. Transfer”。 read more
译者：phylips@bmy 2011-10-1
出处：http://duanple.blog.163.com/blog/static/70971767201191661620641/
本文翻译自：http://ofps.oreilly.com/titles/9781449396107/architecture.html
作为开源类BigTable实现。HBase目前已经应用在很多互联网公司中。
作者：Dhruba BOrthakur & Joydeep Sen Sarma etc. Facebook Inc 2011-6
原文：http://wenku.baidu.com/view/5b1f48ef0975f46527d3e18b.html
译者：phylips@bmy 2011-9-11
出处：http://duanple.blog.163.com/blog/static/7097176720118121573597/
摘要
Facebook最近部署了Facebook Messages，这是它的首个构建于Apache Hadoop平台上的user-facing应用。使用构建于Hadoop之上的类数据库层Apach HBase来对每天数十亿的消息信息进行处理支持。这篇论文描述了Facebook在众多系统中(比如Apache Cassandra，Voldemort)最终选择了Hadoop和HBase的原因，并讨论了应用程序在一致性、可用性、分区容忍性、数据模型及可扩展性上的需求。我们还会探讨一下为了让Hadoop成为一个更有效的实时性系统所做的那些改进，在配置系统过程中所做的那些权衡，以及这种基于Hadoop的解决方案与Facebook和很多其他互联网公司在很多应用程序中采用的那种分片(sharded)MySQL数据库模式相比所具有的优势。我们还会讨论各种设计选择的背后动机，我们在日常工作中面临的挑战，一些未来的还在开发中的功能和改进。我们提供的这些关于部署中的各种观点可以为那些正在考虑使用基于Hadoop的解决方案取代传统分片RDBMS部署的公司，提供一种参考性的模型。 read more