GFS Master 我们姑且认为是古代的皇上，统筹全局，运筹帷幄。主要负责掌控管理所有文件系统的元数据，包括文件和块的命名空间、从文件到块的映射、每个块所在的节点位置。说白了，就是要维护哪个文件存在哪些文件服务器上的元数据信息，并且定期通过心跳机制与每一个 GFS Chunkserver 通信，向其发送指令并收集其状态。
GFS Chunkserver 可以认为是宰相，因为宰相肚子里面能撑船，能够海纳百川。主要提供数据块的存储服务，以文件的形式存储于 Chunkserver 上。
GFS Client 可以认为是使者，对外提供一套类似传统文件系统的 API 接口，对内主要通过与皇帝通信来获取元数据，然后直接和宰相交互，来进行所有的数据操作。
为了让大家对 GFS 背后的读写流程有更多认识，献上两首歌谣。
到这里，大家应该对分布式文件系统 GFS 不再陌生，以后在饭桌上讨论该话题时，也能与朋友交涉两嗓子啦。
不过这还只是了解了海量数据怎么存储，那如何从海量数据存储中，快速计算出我们想要的结果呢？
面对海量数据的计算，谷歌再次创新，推出了 MapReduce 编程模型及实现。
MapReduce 主要是采取分而治之的思想，通俗地讲，主要是将一个大规模的问题，分成多个小规模的问题，把多个小规模问题解决，然后再合并小规模问题的结果，就能够解决大规模的问题。
也有人说 MapReduce 就像光头强的锯子和锤子，世界上的万事万物都可以先锯几下，然后再锤几下，就能轻松搞定，至于锯子怎么锯，锤子怎么锤，那就是个人的手艺了。
这么解释不免显得枯燥乏味，我们不妨换种方式，走进生活真实感受 MapReduce。
斗地主估计大家都玩过，每次开玩之前，都会统计一副牌的张数到底够不够，最快的步骤莫过于：分几份给大家一起数，最后大家把数累加，算总张数，接着就可以愉快地玩耍啦... ...这不就是分而治之的思想吗？！不得不说架构思想来源于人们的生活！
再举个不太贴切的例子来感受MapReduce 背后的运转流程，估计很多人掰过玉米，每当玉米成熟的季节，地主家就开始忙碌起来。
首先地主将一亩地的玉米分给处于空闲状态的长工来处理；专门负责掰玉米的长工领取任务，开始掰玉米操作（Map 操作），并把掰好的玉米放到在麻袋里（缓冲区），麻袋装不下时，会被装到木桶中（溢写），木桶被划分为蓝色的生玉米木桶、红色的熟玉米木桶（分区），地主通知二当家来“收”属于自己的那部分玉米，二当家收到地主的通知后，就到相应的长工那儿“拿回”属于自己的那部分玉米（Fetch 操作），二当家对收取的玉米进行处理（Reduce 操作），并把处理后的结果放入粮仓。
一个不太贴切的生活体验 + 一张画得不太对的丑图 = 苦涩难懂的技术，也不知道这样解释，你了解了多少？不过如果以后再谈大数据，知道 MapReduce 这个词的存在，那这次的分享就算成功（哈哈）。
MapReduce 解决了海量数据的计算问题，可谓是力作，但谷歌新的业务需求一直在不断出现。众所周知，谷歌要存储爬取的海量网页，由于网页会不断更新，所以要不断地针对同一个 URL 进行爬取，那么就需要能够存储一个 URL 不同时期的多个版本的网页内容。谷歌面临很多诸如此类的业务场景，面对此类头痛的需求，该怎么办？
谷歌重磅打造了一款类似以“URL + contents + time stamp”为 key，以“html 网页内容”为值的存储系统，于是就有了 BigTable 这个键值系统的存在（本文不展开详述）。
