总所周知的谷歌，GFS是由google独有设计的分布式文件系统，是由大量安装有Linux操作系统，通过PC构成的集群系统。全部集群系统由一台Master(通常有几台备份)和若干台TrunkServer构成。其中GFS中文件备份成固定大小的Trunk分别存储在不同的TrunkServer上，不同的Trunk有很多的拷贝成分，也可以存储在不同的TrunkServer上。Master负责维护GFS中的Metadata，即文件名叫做Trunk的信息。客户端从Master上得到相关文件Metadata，根据要读取的数据不同，在文件中的位置必须对应TrunkServer通信。本文主要介绍由Google云计算组成的基础架构。
据介绍，google的每一份数据至少放在三个不同位置的机器上，所以可靠性是可以高度保证的；而且操作GFS和操作本地磁盘一样简单易行。
目前Google拥有超过200个的GFS集群，其中有些集群的计算机数量超过5000台。Google现在拥有数以万计的连接池从GFS集群中获取数据，集群的数据存储规模可以达到5个PB，并且集群中的数据读写吞吐量可达到每秒40G。
MapReduce是一个编程模式，它是与处理/产生海量数据集的实现相关。用户指定一个map函数，通过这个map函数处理key/value（键/值）对，并且产生一系列的中间key/value对，并且使用reduce函数来合并所有的具有相同key值的中间键值对中的值部分。MapReduce的主要贡献在于提供了一个简单强大的接口，通过这个接口，可以把大尺度的计算自动的并发和分布执行。
常见的应用例子：在很大的文档集合中通机每一个单词出现的次数.map函数检查每一个单词，并且对每一个单词增加1到其对应的计数器;reduce函数把特定单词的所有出现的次数进行合并。其他例子：
URL访问频率统计：map函数处理webpag请求和应答（URL，1）的log。Reduce函数把所有相同的URL的值合并，并且输出一个成对的（URL，总个数）。
逆向Web-Link，map函数输出所有包含指向target URL的source网页，用（target,source）这样的结构对输出。Reduce函数局和所有关联相同target URL的source列表，并且输出一个(target,list(source))这样的结构。
分布式排序：map函数从每条记录中抽取关键字，并且产生(key,record)对。reduce函数原样输出所有的关键字对。
BigTable：一种用于管理超大规模结构化数据的分布式存储系统，可以管理分布在数以千计服务器上的以PB计的数据。Bigtable API将包括用于创建、编辑表和列，改变群集、表、列元数据的函数。ＢＴ不支持完全的关系数据模型，而是为客户提供了简单的数据模型，让客户来动态控制数据的分布和格式。BT只能支持大部分SQL。
Google App Engine
Google App Engine是一个开发、托管网络应用程序的平台，使用Google管理的数据中心。它在2008年4月发布了第一个beta版本。Google App Engine使用了云计算技术,它跨越多个服务器和数据中心来虚拟化应用程序。当前，Google App Engine支持的编程语言是Python和Java. http://appengine.google.com
Hadoop
◆Hadoop(http://hadoop.apache.org)是apache下面的一个分布式并行计算框架，是从lunece中抽取出来的一个框架。Hadoop主要是由HDFS、MapReduce和Hbase组成。
◆HDFS是Google File System（GFS）的开源实现。
◆MapReduce是Google MapReduce的开源实现。
◆HBase是Google BigTable的开源实现
Google的上述分布式框架很有创造性，而且有极大的扩展性，使得Google在系统吞吐量上有很大的竞争力，但是用C++写的。因此Apache基金会用Java实现了一个开源版本hadoop，支持Fedora、Ubuntu等Linux平台。以上介绍Google云计算的基础架构。