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Bigtable 是一个分布式的结构化数据存储系统，它被设计用来处理海量数据：通常是分布在数千台普通服务器上的PB 级的数据。Google 的很多项目使用Bigtable 存储数据，包括Web 索引、GoogleEarth、Google Finance。这些应用对Bigtable 提出的要求差异非常大，无论是在数据量上（从URL到网页到卫星图像）还是在响应速度上（从后端的批量处理到实时数据服务）。
Bigtable 已经实现了下面的几个目标：适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性,Bigtable 是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。
图一：一个存储Web 网页的例子的表的片断。行名是一个反向URL。contents 列族存放的是网页的内容，anchor 列族存放引用该网页的锚链接文本（alex 注：如果不知道HTML 的Anchor，请Google一把）。CNN 的主页被Sports Illustrater和MY-look 的主页引用，因此该行包含了名为“anchor:cnnsi.com”和“anchhor:my.look.ca”的列。每个锚链接只有一个版本（alex 注：注意时间戳标识了列的版本，t9 和t8 分别标识了两个锚链接的版本）；而contents 列则有三个版本，分别由时间戳t3，t5，和t6 标识。
行
Bigtable 通过行关键字的字典顺序来组织数据。表中的每个行都可以动态分区。每个分区叫做一个”Tablet”，Tablet 是数据分布和负载均衡调整的最小单位。
列族
Webtable 有个列族language，language 列族用来存放撰写网页的语言。
我们在language 列族中只使用一个列关键字，用来存放每个网页的语言标识ID。Webtable 中另一个有用的列族是anchor；这个列族的每一个列关键字代表一个锚链接，如图一所示。Anchor 列族的限定词是引用该网页的站点名；Anchor 列族每列的数据项存放的是链接文本。访问控制、磁盘和内存的使用统计都是在列族层面进行的。
时间戳
不同版本的数据通过时间戳来索引。Bigtable 时间戳的类型是64 位整型。
Bigtable 可以给时间戳赋值，用来表示精确到毫秒的“实时”时间；用户程序也可以给时间戳赋值。如果应用程序需要避免数据版本冲突，那么它必须自己生成具有唯一性的时间戳。数据项中，不同版本的数据按照时间戳倒序排序，即最新的数据排在最前面。为了减轻多个版本数据的管理负担，我们对每一个列族配有两个设置参数， Bigtable 通过这两个参数可以对废弃版本的数据自动进行垃圾收集。用户可以指定只保存最后n 个版本的数据，或者只保存“足够新”的版本的数据（比如，只保存最近7 天的内容写入的数据）。
Bigtable支持的其他特性
1、Bigtable 支持单行上的事务处理，利用这个功能，用户可以对存储在一个行关键字下的数据进行原子性的读-更新-写操作。
2、Bigtable 允许把数据项用做整数计数器。
3、Bigtable 允许用户在服务器的地址空间内执行脚本程序
4、Bigtable 可以和MapReduce一起使用，MapReduce 是Google 开发的大规模并行计算框架。我们已经开发了一些Wrapper 类，通过使用这些Wrapper 类，Bigtable 可以作为MapReduce 框架的输入和输出。
Bigtable依赖于google的几项技术。用GFS来存储日志和数据文件；按SSTable文件格式存储数据；用Chubby管理元数据：
Bigtable是建立在其它的几个Google基础构件上的。BigTable 使用Google 的分布式文件系统(GFS)存储日志文件和数据文件。BigTable 集群通常运行在一个共享的机器池中，池中的机器还会运行其它的各种各样的分布式应用程序，BigTable 的进程经常要和其它应用的进程共享机器。BigTable 依赖集群管理系统来调度任务、管理共享的机器上的资源、处理机器的故障、以及监视机器的状态。
BigTable 内部存储数据的文件是Google SSTable 格式的。SSTable 是一个持久化的、排序的、不可更改的Map 结构，而Map 是一个key-value 映射的数据结构，key 和value 的值都是任意的Byte串，从内部看，SSTable 是一系列的数据块（通常每个块的大小是64KB，这个大小是可以配置的）。。SSTable 使用块索引（通常存储在SSTable 的最后）来定位数据块；在打开SSTable的时候，索引被加载到内存。每次查找都可以通过一次磁盘搜索完成：首先使用二分查找法在内存中的索引里找到数据块的位置，然后再从硬盘读取相应的数据块。也可以选择把整个SSTable 都放在内存中，这样就不必访问硬盘了。
BigTable 还依赖一个高可用的、序列化的分布式锁服务组件，叫做Chubby。Chubby有五个活跃副本，同时只有一个主副本提供服务，副本之间用Paxos算法维持一致性，Chubby提供了一个命名空间（包括一些目录和文件），每个目录和文件就是一个锁，Chubby的客户端必须和Chubby保持会话，客户端的会话若过期则会丢失所有的锁。
Bigtable 包括了三个主要的组件：链接到客户程序中的库、一个Master主服务器和多个Tablet片 服务器。
Bigtable会将表（table）进行分片，片（tablet）的大小维持在100-200MB范围，一旦超出范围就将分裂成更小的片，或者合并成更大的片。每个片服务器负责一定量的片，处理对其片的读写请求，以及片的分裂或合并。片服务器可以根据负载随时添加和删除。这里片服务器并不真实存储数据，而相当于一个连接Bigtable和GFS的代理，客户端的一些数据操作都通过片服务器代理间接访问GFS。主服务器负责将片分配给片服务器，监控片服务器的添加和删除，平衡片服务器的负载，处理表和列族的创建等。注意，主服务器不存储任何片，不提供任何数据服务，也不提供片的定位信息。
客户端需要读写数据时，直接与片服务器联系。因为客户端并不需要从主服务器获取片的位置信息，所以大多数客户端从来不需要访问主服务器，主服务器的负载一般很轻。
Master 服务器主要负责以下工作：为Tablet 服务器分配Tablets、检测新加入的或者过期失效的Table 服务器、对Tablet 服务器进行负载均衡、以及对保存在GFS 上的文件进行垃圾收集。除此之外，它还处理对模式的相关修改操作，例如建立表和列族。
我们使用一个三层的、类似Ｂ+树的结构存储Tablet 的位置信息。
第一层是一个存储在Chubby 中的文件，它包含了Root Tablet 的位置信息。这个Chubby文件属于Chubby服务的一部分，一旦Chubby不可用，就意味着丢失了root tablet的位置，整个Bigtable也就不可用了。
第二层是root tablet。root tablet其实是元数据表（METADATA table）的第一个分片，它保存着元数据表其它片的位置。root tablet很特别，为了保证树的深度不变，root tablet从不分裂。
第三层是其它的元数据片，它们和root tablet一起组成完整的元数据表。每个元数据片都包含了许多用户片的位置信息。
片的数据最终还是写到GFS里的，片在GFS里的物理形态就是若干个SSTable文件。下图展示了读写操作基本情况。
BigTable和GFS的关系
集群包括主服务器和片服务器，主服务器负责将片分配给片服务器，而具体的数据服务则全权由片服务器负责。但是不要误以为片服务器真的存储了数据（除了内存中memtable的数据），数据的真实位置只有GFS才知道，主服务器将片分配给片服务器的意思应该是，片服务器获取了片的所有SSTable文件名，片服务器通过一些索引机制可以知道所需要的数据在哪个SSTable文件，然后从GFS中读取SSTable文件的数据，这个SSTable文件可能分布在好几台chunkserver上。
一个简化的Bigtable结构图：
结构图以Webtable表为例，表中存储了网易、百度和豆瓣的几个网页。当我们想查找百度贴吧昨天的网页内容，可以向Bigtable发出查询Webtable表的(com.baidu.tieba, contents:, yesterday)。
假设客户端没有该缓存，那么Bigtable访问root tablet的片服务器，希望得到该网页所属的片的位置信息在哪个元数据片中。使用METADATA.Webtable.com.baidu.tieba为行键在root tablet中查找，定位到最后一个比它大的是METADATA.Webtable.com.baidu.www，于是确定需要的就是元数据表的片A。访问片A的片服务器，继续查找Webtable.com.baidu.tieba，定位到Webtable.com.baidu.www是比它大的，确定需要的是Webtable表的片B。访问片B的片服务器，获得数据。
这里需要注意的是，每个片实际都由若干SSTable文件和memtable组成，而且这些SSTable和memtable都是已排序的。这就导致查找片B时，可能需要将所有SSTable和memtable都查找一遍；另外客户端应该不会直接从元数据表获得SSTable的文件名，而只是获得片属于片服务器的信息，通过片服务器为代理访问SSTable。
