分布式基础学习
所谓分布式，在这里，很狭义的指代以Google的三驾马车，GFS、Map/Reduce、BigTable 为框架核心的分布式存储和计算系统。通常如我一样初学的人，会以Google这几份经典的论 文作为开端的。它们勾勒出了分布式存储和计算的一个基本蓝图，已可窥见其几分风韵，但 终究还是由于缺少一些实现的代码和示例，色彩有些斑驳，缺少了点感性。幸好我们还有 Open Source，还有Hadoop。Hadoop是一个基于Java实现的，开源的，分布式存储和计算的项 目。作为这个领域最富盛名的开源项目之一，它的使用者也是大牌如云，包括了Yahoo， Amazon，Facebook等等（好吧，还可能有校内，不过这真的没啥分量...）。Hadoop本身，实 现的是分布式的文件系统HDFS，和分布式的计算（Map/Reduce）框架，此外，它还不是一个 人在战斗，Hadoop包含一系列扩展项目，包括了分布式文件数据库HBase（对应Google的 BigTable），分布式协同服务ZooKeeper（对应Google的Chubby），等等。。。
如此，一个看上去不错的黄金搭档浮出水面，Google的论文 + Hadoop的实现，顺着论文 的框架看具体的实现，用实现来进一步理解论文的逻辑，看上去至少很美。网上有很多前辈 们，做过Hadoop相关的源码剖析工作，我关注最多的是这里，目前博主已经完成了HDFS的剖 析工作，Map/Reduce的剖析正火热进行中，更新频率之高，剖析之详尽，都是难得一见的， 所以，走过路过一定不要错过了。此外，还有很多Hadoop的关注者和使用者贴过相关的文章 ，比如：这里，这里。也可以去Hadoop的中文站点（不知是民间还是官方...），搜罗一些学 习资料。。。
我个人从上述资料中受益匪浅，而我自己要做的整理，与原始的源码剖析有些不同，不是 依照实现的模块，而是基于论文的脉络和实现这样系统的基本脉络来进行的，也算，从另一 个角度给出一些东西吧。鉴于个人对于分布式系统的理解非常的浅薄，缺少足够的实践经验 ，深入的问题就不班门弄斧了，仅做梳理和解析，大牛至此，可绕路而行了。。。
一. 分布式文件系统
分布式文件系统，在整个分布式系统体系中处于最低层最基础的地位，存储嘛，没了数据 ，再好的计算平台，再完善的数据库系统，都成了无水之舟了。那么，什么是分布式文件系 统，顾名思义，就是分布式+文件系统。它包含这两个方面的内涵，从文件系统的客户使用的 角度来看，它就是一个标准的文件系统，提供了一系列API，由此进行文件或目录的创建、移 动、删除，以及对文件的读写等操作。从内部实现来看，分布式的系统则不再和普通文件系 统一样负责管理本地磁盘，它的文件内容和目录结构都不是存储在本地磁盘上，而是通过网 络传输到远端系统上。并且，同一个文件存储不只是在一台机器上，而是在一簇机器上分布 式存储，协同提供服务，正所谓分布式。。。
因此，考量一个分布式文件系统的实现，其实不妨可以从这两方面来分别剖析，而后合二 为一。首先，看它如何去实现文件系统所需的基本增删改查的功能。然后，看它如何考虑分 布式系统的特点，提供更好的容错性，负载平衡，等等之类的。这二者合二为一，就明白了 一个分布式文件系统，整体的实现模式。。。
