Google Compute Engine 的虚拟机提供了一种快速、可靠的方式来运行 Apache Hadoop。如今，Google 正在努力通过Google Cloud Storage Hadoop预览版更简单的在 Google Cloud Platform
Google Compute Engine 的虚拟机提供了一种快速、可靠的方式来运行 Apache Hadoop。如今，Google 正在努力通过Google Cloud Storage Hadoop预览版更简单的在 Google Cloud Platform 上运行Hadoop，这样你就可以更加专注于数据处理逻辑而不是集群管理和文件系统。
下图是Hadoop在Google Cloud Platform上的图解。在Google Cloud Storage上存储数据时HDFS、NameNode是可选的。
在十年前，从Google第一次介绍了Google File System (GFS)——Hadoop Distributed File System（HDFS）的基础——Google一直在努力改善Google大数据处理的存储系统。最新的成果是Colossus。
今天的发行版本提供了准确的——使用了一个简单的连接器库，Hadoop现在可以直接地在Google Cloud Storage运行——一个对象存储创建在Colossus上。这意味着你在大数据处理时可以从Google的这项技术中获益。
下面是用Google Cloud Storage运行Hadoop的优势：
兼容性：Google Cloud Storage connector for Hadoop 代码兼容Hadoop。只要将URL指向你的数据就可以。
快速启动：数据准备处理。当你的数据复制到HDFS以及NameNode，你不必等待过长时间来结束这个安全模式。同时，你也不需要花费数据复制VM时间。
更高的可用性和可扩展性： Google Cloud Storage比HDFS具有更高的可用性，因为它有独立的Compute Nodes和NameNode。如果虚拟机拒绝（或云禁止、崩溃）你的数据还在。
低成本：包括存储和计算：存储，因为没有必要维护两份数据，一个用于备份，另一个用于运行Hadoop；计算，因为你不需要仅仅为服务数据而保持VM一直运行。同时，它是以分钟计费，你可以在多个内核上更快的运行Hadoop，并且你的成本不再是四舍五入为一个小时来计算。
没有存储管理开销：鉴于HDFS需要日常维护——比如文件系统校验、重整、升级、反转和NameNode重启——Google Cloud Storage只需要为计算付费。你的数据是安全和一致的，不需要更多的努力。
互通性：通过在Google Cloud Storage保管你的数据，你可以从Google上其它已经完美融合的服务中获益。
性能：由于有了Google Cloud Storage，Google的基础设施将会比HDFS提供更高的性能——因为它没有管理和维护开销。
如果想了解Google Cloud Platform到底有哪些优势，可以访问这个简单指导 。 Google很乐意听到你关于如何更好的在Google Cloud Platform运行Hadoop和MapReduce的反馈和想法。
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