google 论文的三驾马车是哪三个？分别介绍一下，给出网址

Google 论文的三驾马车指的是三篇经典的技术论文，它们为大规模分布式系统的设计和实现提供了重要的理论基础。

这三篇论文分别是：

1. Google File System (GFS)：

   • 论文标题： "The Google File System"（《Google文件系统》）
   • 论文链接： Google File System (GFS)
   • 核心思想： GFS是一个为大规模分布式计算应用设计的分布式文件系统。它通过将文件划分为固定大小的块并存储在多个节点上，以提供高可靠性、高性能的分布式文件存储服务。

2. MapReduce：

   • 论文标题： "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters"（《MapReduce：大规模集群上的简化数据处理》）
   • 论文链接： MapReduce
   • 核心思想： MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和执行框架。它通过将计算任务分解成可并行执行的Map和Reduce阶段，以实现对大规模数据集的分布式处理。

3. Bigtable：

   • 论文标题： "Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data"（《Bigtable：用于结构化数据的分布式存储系统》）
   • 论文链接： Bigtable
   • 核心思想： Bigtable是一种分布式、高性能、高可扩展性的结构化数据存储系统。它以稀疏、分布式、持久化的表格形式存储数据，并提供高度的可用性和可靠性。

谷歌文件系统论文

摘要

我们设计并实现了Google文件系统，这是一个面向大规模分布式数据密集型应用的可扩展分布式文件系统。

它在廉价的通用硬件上运行，提供了容错性，并向大量客户端提供高聚合性能。

尽管与先前的分布式文件系统有许多相同的目标，但我们的设计是通过观察我们的应用工作负载和技术环境（包括当前和预期的环境）驱动的，这反映了对一些先前文件系统假设的明显偏离。这使我们重新审视了传统选择并探索了根本不同的设计点。

摘要

MapReduce是一个用于处理和生成大型数据集的编程模型及其相关实现。

用户需要指定一个处理键/值对的映射函数，以生成一组中间键/值对，同时还需要指定一个减少函数，该函数合并与同一中间键相关联的所有中间值。正如本文所示，许多真实世界的任务可以在这个模型中表达。

采用这种函数式风格编写的程序会自动并行化，并在大规模的商用机器集群上执行。

运行时系统负责处理输入数据的分区细节，调度程序的执行跨多台机器，处理机器故障，并管理所需的机器间通信。这使得没有并行和分布式系统经验的程序员能够轻松利用大型分布式系统的资源。

我们的MapReduce实现在一个大规模的商用机器集群上运行，且具有很高的可扩展性：典型的MapReduce计算能够在数千台机器上处理数千兆字节的数据。

摘要

Bigtable是一个用于管理结构化数据的分布式存储系统，旨在扩展到非常大的规模：跨数千台通用服务器的数据达到了几十PB。

许多Google项目都在Bigtable中存储数据，包括网页索引、Google Earth和Google Finance。这些应用对Bigtable提出了不同的需求，包括数据大小（从URL到网页再到卫星图像）和延迟要求（从后端批量处理到实时数据服务）。尽管有这些多样化的需求，Bigtable成功为所有这些Google产品提供了灵活、高性能的解决方案。

在本文中，我们描述了Bigtable提供的简单数据模型，为客户端提供了对数据布局和格式的动态控制，并描述了Bigtable的设计和实现。