隨著云計算和大數據的普及，越來越多的IT公司選擇將自己的大數據解決方案部署在云上面。云計算和大數據的結合帶來了什么便利呢？一個典型的大數據云又是如何設計和部署的呢？

下面我們以Google Cloud作為例子，講解在工業(yè)界里邊是如何實際應用云。

Google Cloud

Google作為分布式系統(tǒng)和大數據的領導者，開發(fā)了眾多跨時代的產品。幾乎每一個Google的產品，寫出一篇paper就可以創(chuàng)造一個開源社區(qū)的。

比如MapReduce發(fā)布之后，開源社區(qū)根據Google的一篇論文開發(fā)出的Hadoop，BigTable發(fā)布之后，開源社區(qū)又進一步開發(fā)出Hbase等等?？梢哉f沒有Google的創(chuàng)新，就沒有現(xiàn)在開源社區(qū)的繁榮。

而Google又把自家的產品，都放在Google Cloud上面，形成了豐富多彩的產品線，吸引了非常多的大大小小的公司如Snapchat等來使用。

Google App Engine (GAE)

我們都知道Web項目都需要大量的Web Service以及為之服務的運維系統(tǒng)。Google在云計算領域首次嘗試的就是Google App Engine (GAE)，相對比當時的Amazon EC2，GAE只需開發(fā)者上傳軟件代碼，其他部署將由Google完成。

用戶只需要熟悉后端語言開發(fā)即部署大規(guī)模的集群。Google今年更是推出了GAE Flex，可以幫助用戶實現(xiàn)auto-scaling，用戶不再需要自己部署負載均衡的服務了。大部分中小企業(yè)的網站幾乎都可以無縫銜接到GAE上。

BigTable

BigTable的底層是注明的Google File System (GFS)，他實現(xiàn)了數據中心級別的可靠的分布式存儲。

也是最早的NoSQL數據庫的一種。各種網站如果有需要永久存儲的數據，一般都可以存放在BigTable里邊，Google Cloud會自動幫你做replication，分布在不同的服務器節(jié)點里邊，這樣實現(xiàn)了可靠的分布式存儲。

Dataflow

Dataflow的底層實現(xiàn)利用了大名鼎鼎的MapReduce的升級版Flume。

Dataflow特別方便進行大量的批處理，舉個例子來說，比如要把所有的用戶數據里邊的格式都升級一遍，用GAE或者其他service是很難實現(xiàn)的。

Dataflow也提供了特別多的接口，諸如BigQuery, Datastore, BigTable等等也是為了方便各種批處理。最近Google還提供了streaming（流服務）版本的Dataflow，可以實現(xiàn)持續(xù)不斷的批處理。

BigQuery

BigQuery相當于是Cloud version的SQL，可以方便使用各種復雜的查詢語言查找數據。這個尤其適合數據分析師進行各種數據分析，幾乎各種SQL的語法都是支持的。

但是BigQuery在scaling上并不如BigTable，并不是面向用戶的，所以并不適合直接用來存儲用戶數據。只適合做一些離線分析，數據來源很多都是Dataflow從BigTable里邊dump出來的一些拷貝。

其他服務

Google Cloud還有非常多的其他服務，諸如支持消息隊列處理的Pubsub，支持緩存的Memchace，支持Monitoring的Stackdriver，等等完整的構成了一個企業(yè)數據云所必須的各種服務，可以滿足大到Snapchat級別，小到各種startup的不同業(yè)務需求。