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最新推荐文章于 2024-02-26 09:41:30 发布

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本文回顾了Google从2003年至2009年在数据处理方面的技术创新，包括GFS、MapReduce和BigTable等关键技术的发展历程。同时介绍了Facebook面对大规模访问量时如何通过HipHop解决PHP性能瓶颈的问题。

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2012-7 ~2012-10-15

研一课程结束后的一个多星期，老板没有给任务，我就自学了一下Bash shell脚本语言和HTML。本来想利用假期把LAMP架站的基础学一下，但后来忙实验室的事情，就一直耽误到现在（2012-10-16）。

8月底-10月8 学习数据结构与算法C++描述

10-9~10-15 开始学习算法导论

2012-10-16

程序员杂志：

GOOGLE

2003年，Google发表了文章Google Cluster Ar chi t e c tur e，这篇论文很大程度也体现了Google不用昂贵硬件的风格，通过GFS+大量廉价的服务器即可存储大量的数据。

2004年，年Google发表关于MapReduce的论文，通过MapReduce+大量廉价的服务器即可快速完成以前要使用昂贵小
型机、中型机甚至是大型机才能完成的计算任务，而这显然对于Google快速地构建索引提供了很大的帮助。

2006年，Google发表了关于BigTable的论文（2003年开始上线），使得海量数据的分析能够达到在线系统的要求了

2009年，Google的一篇《How Google uses Linux》文章，揭示了Google在提升机器利用率方面也做了很多的努力，例如将不同资源消耗类型的应用部署在同一台机器上。

FACEBOOK采用LAMP构建.PHP作为脚本语言，优势是开发简单、易上手，劣势是需要消耗较多的CPU和内存。当
Facebook的访问量增长到了一定规模后，这个劣势就比较突出.诞生于Facebook Hackathon的HipHop产品成功地脱颖而出。HipHop可以自动将PHP转化为C++代码。

2012-10-18