- Google 云计算技术包括哪些内容？
Google 云计算技术主要包括分布式存储、分布式计算、分布式协调与管理以及应用平台等方面。
在分布式存储方面，有 Google 文件系统 GFS、分布式结构化数据表 Bigtable 以及分布式存储系统 Megastore；
在分布式数据处理方面，有 MapReduce 以及面向海量数据分析的 Dremel 和 PowerDrill；
在分布式协调与系统管理方面，有分布式锁服务 Chubby 和大规模分布式系统监控基础架构 Dapper；
此外，Google 还提供了应用程序托管平台 Google App Engine，用于支持云端应用的开发和运行。
- 当前主流分布式文件系统有哪些？各有什么优缺点？
当前主流的分布式文件系统主要包括 Google 的 GFS、HDFS、RedHat 的 GFS、IBM 的 GPFS、Sun 的 Lustre 以及阿里巴巴的 TFS 等。
Google File System（GFS） 是 Google 为内部大规模数据处理设计的分布式文件系统，适合大文件顺序读写，采用大块存储和多副本机制，具有高吞吐量和良好的容错性，但主要用于 Google 内部，通用性较差。
HDFS 是 Hadoop 生态中的分布式文件系统，其设计思想与 GFS 类似，适合批处理和大数据分析，具有良好的扩展性和容错性，但不适合低延迟访问和大量小文件存储。
Global File System（RedHat GFS） 是一种面向集群环境的共享磁盘文件系统，支持多节点并发访问，具有良好的一致性，但对底层存储和硬件依赖较强。
GPFS（IBM） 和 Lustre（Sun） 多用于高性能计算环境，具有高带宽和并行 I/O 能力，适合科学计算和大规模并行应用，但系统复杂、部署成本较高。
TFS（Taobao File System） 主要面向海量小文件存储，支持平滑扩容和高并发访问，适合互联网业务场景，但不适合超大文件的顺序读写。
- GFS 采用了哪些容错措施来确保整个系统的可靠性？
GFS 在设计时假设系统中的节点和硬件会频繁发生故障，因此采用了多层次的容错机制来保证系统的可靠性。
在系统架构上，GFS 采用中心服务器模式，由 Master 管理元数据，Chunk Server 负责数据存储，并通过控制信息与数据分离，避免 Master 成为系统性能和可靠性上的瓶颈。
在 Master 容错方面，GFS 通过操作日志（Operation Log）记录所有元数据的更新操作，当 Master 发生故障时，在磁盘数据保持完好的情况下可以迅速恢复元数据；同时，GFS 还提供了 Master 的远程实时备份机制，以防止 Master 彻底失效。
在 Chunk Server 容错方面，GFS 采用多副本机制，将数据块的副本存储在不同的 Chunk Server 上，当某个 Chunk Server 发生故障时，系统可以通过其他副本继续提供服务，并自动进行副本重建。
通过上述容错措施，GFS 能够在使用廉价硬件的情况下保证系统的高可靠性和可用性。
- MapReduce 与传统的分布式程序设计相比有何优点？
与传统的分布式程序设计相比，MapReduce 的主要优点在于对分布式系统的复杂性进行了高度封装。
MapReduce 屏蔽了并行处理、任务调度、容错处理、数据本地化以及负载均衡等底层细节，为程序员提供了一个简单而统一的编程模型，使开发者只需关注 Map 和 Reduce 两个函数的实现。
在运行过程中，MapReduce 将对大规模数据集的操作分解为多个子任务，由主节点统一调度，在各个工作节点上并行执行，当节点发生故障时，系统能够自动进行任务重试，从而保证任务的可靠执行和容错性。
因此，MapReduce 大大降低了分布式程序开发的难度，提高了系统的可靠性和可扩展性。
- Chubby 的设计目标是什么？Paxos 算法在 Chubby 中起什么作用？
Chubby 是 Google 设计的一种用于松耦合分布式系统的协调服务，主要提供粗粒度的建议性锁、命名和配置信息存储，用于解决分布式系统中的一致性问题。
Chubby 的设计目标包括：以高可用性和高可靠性为首要目标，在此基础上再考虑系统性能；支持粗粒度的建议性锁服务，以降低锁管理的复杂度并提高系统整体性能；支持服务信息的直接存储，便于统一管理系统配置和元数据；同时提供通报机制和一致性缓存机制，使客户端能够及时感知状态变化并减少对服务器的频繁访问。
Paxos 算法在 Chubby 中用于保证多个副本之间的一致性，通过 Paxos 进行 leader 选举和状态同步，确保在节点发生故障的情况下，系统仍能对锁状态和服务信息（如锁状态、命名和配置信息）达成一致，从而保证 Chubby 的高可靠性和一致性。
在实现上，Chubby 的底层采用了容错日志机制，所有对系统状态的修改都会记录到日志中，而日志条目的顺序和内容由 Paxos 算法在多个副本之间协商决定，从而保证不同副本上日志的一致性，进而保证系统整体的一致性和可靠性。
- 阐述 Bigtable 的数据模型和系统架构。
Bigtable 是 Google 设计的一种建立在Google WorkQueue, GFS 和 Chubby 之上的分布式存储系统，用于管理海量结构化数据。
在数据模型方面，Bigtable 将数据组织为一个分布式的多维映射表，数据通过行关键字（Row Key）、列关键字（Column Key）和时间戳（Timestamp）进行索引。Bigtable 不对数据内容进行解析，所有数据都被视为字节串，具体的数据结构由应用程序自行定义，从而具有很强的灵活性。
在系统架构方面，Bigtable 主要由客户端、一个 Master 服务器以及多个 Tablet Server 组成。Tablet 是数据分布和负载均衡的基本单位，负责存储表中的一部分行数据。Tablet Server 负责管理多个 Tablet，并处理客户端的读写请求。Master 服务器主要负责 Tablet 的分配、负载均衡、故障恢复以及表的元数据管理，而不参与实际的数据读写。
Bigtable 依赖 GFS 存储底层数据，并通过 Chubby 提供的分布式锁和命名服务来完成 Tablet 定位、Master 选举和系统协调，从而保证系统的高可靠性和可扩展性。
- 分布式存储系统 Megastore 的核心技术是什么？
Megastore 是构建在 Bigtable 之上的分布式存储系统，其核心技术是基于 Paxos 算法的同步复制机制，通过在多个副本之间达成一致来支持跨数据中心的强一致性事务。
Megastore 通过复制日志来实现数据的一致性，每个副本都保存记录所有更新操作的日志，并通过 Paxos 算法保证不同副本上的日志内容和顺序一致。即使副本处于故障恢复过程中，也能够参与到写操作的 Paxos 共识中。
在数据读取过程中，Megastore 通过追赶（Catchup）机制，确保在执行一次一致性读之前，至少有一个副本已经应用了所有已提交的日志，从而保证读取结果的正确性。
在数据写入过程中，所有更新操作会被打包并作为 Paxos 提议提交，当该提议获得分布式共识后，更新将被应用到所有副本；否则事务中止并重新执行。
为了保证协调者的可用性，Megastore 借助 Chubby 锁服务来管理协调者状态，通过多数锁机制防止错误写入，从而在协调者故障时保护系统的一致性。
- 大规模分布式系统的监控基础架构 Dapper 的关键技术是什么？
Dapper 的设计目标包括 低开销、对应用层透明、可扩展性，其中 对应用层透明是实现难度最大的目标。
为实现上述目标，Google 主要采用了以下两项关键技术：
（1）轻量级核心功能库
Dapper 将监控的核心功能封装在一个轻量级的小规模核心功能库中，该库主要由 通用线程、控制流和 RPC 代码库 组成。
Dapper 的核心监控机制正是在该小规模库之上实现的，其主要功能包括 区间（Span）创建、请求抽样以及在本地磁盘上记录日志。
在实现上，该核心功能库规模较小：
C++ 实现代码少于 1000 行，Java 实现代码少于 800 行，键/值对方式的注释功能仅需额外增加约 500 行代码。
通过将复杂功能限制在轻量级核心功能库中，Dapper 保证了监控过程基本不影响应用程序运行，实现了对应用层的透明性。
（2）二次抽样技术
由于 Google 每天需要处理的请求量巨大，若对所有请求进行监控，将导致监控开销过大且不利于数据分析。
因此，Dapper 采用了二次抽样技术来降低监控成本。
在第一次抽样中，Dapper 对请求进行抽样，只有被抽中的请求才会被监控。实践表明，即使将抽样率降低至 1/1024，即在 1024 个请求中抽取 1 个进行监控，仍能够获得足够多的有效监控数据。
低抽样率仍然有效的原因在于：系统事件数量巨大，关键事件出现频率较高，从而可以被成功捕获。
最初 Dapper 采用统一抽样率，但后来发现对流量较低的服务可能忽略关键事件，因此进一步引入了适应性抽样率方案。
- 相比于行存储，列存储有哪些优点？
相比于行存储，列存储具有以下优点：
- 减少无关数据的读取，提高查询效率
列存储以属性（列）为单位进行存储，在数据处理过程中，只需要读取查询所涉及的列数据，而无需加载整行记录，从而减少 I/O 开销，提高查询效率，特别适合分析型查询场景。
- 更利于数据压缩，节省存储空间
同一列中的数据类型通常相同，数据分布特征相似，列存储更容易采用高效的压缩算法进行压缩，从而显著降低存储空间占用并提升缓存命中率。
- 适合松散、扁平或嵌套的数据结构
现实应用中，很多数据之间并不存在严格的关系，而是呈现松散和扁平的结构。列存储结合嵌套数据模型，能够更灵活地组织和存储此类数据，适合 Google 等大规模数据存储与分析需求。
- 有利于顺序存储和批量处理
在关系型数据库中，不同列中相同位置的数据必然属于同一行，因此可以直接将每一列的值按顺序存储，不会丢失数据信息，便于进行大规模顺序扫描和批量处理。
- 为什么 MapReduce 不适合实时数据处理？
MapReduce 作为一种面向批处理的数据处理框架，虽然具有实现简单、易于扩展等优点，但并不适合实时数据处理，主要原因如下：
- 处理延迟高，无法满足实时性要求
MapReduce 面向的是海量数据的离线批处理任务。由于数据规模巨大，一个 MapReduce 作业通常需要运行数小时甚至更长时间，整体处理延迟较高，无法在用户可接受的时间内返回结果。
- 不适合频繁的交互式数据分析
在数据探索（Data Exploration）场景中，数据分析人员往往希望在编写或修改代码后，能够立刻验证结果。如果使用 MapReduce，每次修改算法后都需要重新提交作业并长时间等待结果，整个过程可能反复多次，总耗时甚至达到数天，严重影响分析效率。
- 缺乏实时交互能力
实际应用中，用户更期望像传统 SQL 查询那样进行实时的数据交互，即在提交请求后，系统能够在一个相对合理的时间内返回结果。而 MapReduce 无法支持这种低延迟、交互式的查询需求。
- 不适应实时数据交互需求的增长趋势
随着对实时数据交互应用需求的不断增强，MapReduce 的高延迟特性逐渐成为瓶颈。为满足实时交互式查询需求，Google 在借鉴搜索引擎和并行数据库技术的基础上，进一步开发了实时交互式查询系统 Dremel。
- 简要阐述 Dremel 如何实现数据的无损压缩。
Dremel 通过对嵌套数据结构进行无损表示，在列存储的基础上实现了数据的无损压缩，其核心思想是在存储列值的同时，记录必要的结构信息。具体做法如下：
- 引入重复深度（repetition level，r）和定义深度（definition level，d）
为准确表示嵌套数据结构，Dremel 为每个列值定义了两个变量：
重复深度 r：表示该列值对应的"可重复（repeated）字段"是在哪一层级发生重复的，用于刻画嵌套结构中的重复关系；
定义深度 d：表示该值路径中所有可能未定义（非 required，包括 repeated 和 optional）的字段中，实际被定义的字段数量，用于刻画字段是否缺失。
- 仅针对必要字段记录结构信息，避免冗余存储
重复深度只关注 repeated 类型字段，不考虑 required 和 optional 字段；
定义深度同时关注 repeated 和 optional 类型字段。
通过只记录必要的结构信息，既能完整表达嵌套关系，又减少了冗余存储。
- 列数据以块（Block）形式存储，实现高效压缩
每一列最终被存储为多个块（Block）的集合，每个块中包含：
字段值
对应的重复深度 r
对应的定义深度 d
- 利用定义深度隐式表示 NULL 值
NULL 值无需显式存储。当某个列值的定义深度小于其路径中可重复和可选字段数量之和时，即可判定该值为 NULL，从而减少存储开销。
- 对必需字段和冗余信息进行省略优化
对于 required 字段，其值不需要定义深度；
在某些情况下，若定义深度 d 已经确定重复深度 r（如 d = 0 时 r = 0），则重复深度可以省略，进一步提高压缩效率。
- PowerDrill 能够实现高效的数据处理，在存储部分主要依赖哪两方面的技术？
PowerDrill 在存储部分实现高效数据处理，主要依赖以下 两方面的技术：
（1）基于列式存储和数据分块的裁剪技术
在对内部数据和查询类型分析后，PowerDrill 基于"查询模式高度相似、热点数据占比小"的假设，对数据采用列式存储并进行分块管理。
通过为每个数据块设计巧妙的数据结构，PowerDrill 能够在查询阶段判断哪些数据块与查询条件无关，并将其直接略去，从而大幅减少查询过程中需要读取和处理的数据量。
这种方式相比传统关系数据库依赖索引的方法，更适合 ad hoc 查询场景，在索引难以发挥作用时仍能保持高效查询性能。
（2）数据编码与压缩优化（基于基数估计）
为减少数据在内存中的占用、提高内存利用率，PowerDrill 对块内数据进行高效编码与压缩。
具体而言，系统会根据每个数据块中不同值的数量（即数据的基数），选择合适的可变比特位数对数据进行编码，从而降低存储开销。
在大规模数据环境下，PowerDrill 并不进行精确的基数统计，而是采用基数估计方法。Google 内部使用的是 HyperLogLog 的一种变种算法，在保证一定精度的前提下高效完成基数估计，为数据编码优化提供依据。
总结：
PowerDrill 在存储层主要通过 列式存储下的数据分块裁剪 以及 基于基数估计的数据编码与压缩优化 两方面技术，实现了高效的数据处理和内存计算能力。
- Google App Engine 提供了哪些服务？
Google App Engine（GAE）为应用程序提供了完整的运行环境和多种内置服务，主要包括以下几类：
- 图像操作服务（Images API）
提供图像处理功能，支持图像的加载、缩放、裁剪等操作，主要包括 Image 类 及相关的 exception 类。
- 邮件服务（Mail API）
支持应用程序发送电子邮件，规定了允许的附件类型，并通过 EmailMessage 类 构造和发送邮件。
- 缓存服务（Memcache API）
提供基于内存的高速缓存机制，支持通过构造函数和实例方法对缓存数据进行读写，以减少对数据库的访问、提高系统性能。
- 用户管理服务（User API）
提供用户身份认证与管理功能，支持 User 对象、User 类 以及用户 登录网址，方便应用使用 Google 账户进行用户登录和身份验证。
- 数据库服务（Data Store API）
提供持久化的数据存储功能，支持结构化数据的存储与查询，主要包括 Model 类、Property 类、Query 类、GqlQuery 类和 Key 类，用于数据建模、查询和管理。
总结：
Google App Engine 通过提供图像处理、邮件、缓存、用户管理以及数据库等一系列服务，屏蔽了底层基础设施的复杂性，使开发者能够专注于应用程序逻辑的开发。
- Google App Engine 的沙盒对开发人员有哪些限制？
Google App Engine 通过受限沙盒机制对应用程序进行环境隔离，为开发人员带来了以下主要限制：
- 对外部网络访问受限
应用程序只能通过 Google App Engine 提供的 网址抓取 API 和 电子邮件服务 API 访问互联网中的其他计算机；
外部计算机若要与该应用程序通信，只能通过 HTTP 或 HTTPS 等标准接口进行访问。
- 文件系统访问受限
应用程序无法对 Google App Engine 的文件系统进行写入操作，只能读取应用程序代码中自带的文件；
应用程序运行期间需要持久保存的数据，必须使用 Google App Engine 提供的 Data Store 数据库进行存储。
- 程序执行方式和运行时间受限
应用程序只能在响应网络请求时运行，且每次请求的处理时间必须非常短，通常需要在几秒之内完成；
同时，请求处理程序在发送响应之后，不能再产生子进程或继续执行代码。