随着云计算和大数据的普及，越来越多的IT公司选择将自己的大数据解决方案部署在云上面。云计算和大数据的结合带来了什么便利呢？一个典型的大数据云又是如何设计和部署的呢？
下面我们以Google Cloud作为例子，讲解在工业界里边是如何实际应用云。
Google Cloud
Google作为分布式系统和大数据的领导者，开发了众多跨时代的产品。几乎每一个Google的产品，写出一篇paper就可以创造一个开源社区的。
比如MapReduce发布之后，开源社区根据Google的一篇论文开发出的Hadoop，BigTable发布之后，开源社区又进一步开发出Hbase等等。可以说没有Google的创新，就没有现在开源社区的繁荣。
而Google又把自家的产品，都放在Google Cloud上面，形成了丰富多彩的产品线，吸引了非常多的大大小小的公司如Snapchat等来使用。
Google App Engine (GAE)
我们都知道Web项目都需要大量的Web Service以及为之服务的运维系统。Google在云计算领域首次尝试的就是Google App Engine (GAE)，相对比当时的Amazon EC2，GAE只需开发者上传软件代码，其他部署将由Google完成。
用户只需要熟悉后端语言开发即部署大规模的集群。Google今年更是推出了GAEFlex，可以帮助用户实现auto-scaling，用户不再需要自己部署负载均衡的服务了。大部分中小企业的网站几乎都可以无缝衔接到GAE上。
BigTable
BigTable的底层是注明的Google File System (GFS)，他实现了数据中心级别的可靠的分布式存储。
也是最早的NoSQL数据库的一种。各种网站如果有需要永久存储的数据，一般都可以存放在BigTable里边，Google Cloud会自动帮你做replication，分布在不同的服务器节点里边，这样实现了可靠的分布式存储。
Dataflow
Dataflow的底层实现利用了大名鼎鼎的MapReduce的升级版Flume。
Dataflow特别方便进行大量的批处理，举个例子来说，比如要把所有的用户数据里边的格式都升级一遍，用GAE或者其他service是很难实现的。
Dataflow也提供了特别多的接口，诸如BigQuery, Datastore, BigTable等等也是为了方便各种批处理。最近Google还提供了streaming（流服务）版本的Dataflow，可以实现持续不断的批处理。
BigQuery
BigQuery相当于是Cloud version的SQL，可以方便使用各种复杂的查询语言查找数据。这个尤其适合数据分析师进行各种数据分析，几乎各种SQL的语法都是支持的。
但是BigQuery在scaling上并不如BigTable，并不是面向用户的，所以并不适合直接用来存储用户数据。只适合做一些离线分析，数据来源很多都是Dataflow从BigTable里边dump出来的一些拷贝。
其他服务
Google Cloud还有非常多的其他服务，诸如支持消息队列处理的Pubsub，支持缓存的Memchace，支持Monitoring的Stackdriver，等等完整的构成了一个企业数据云所必须的各种服务，可以满足大到Snapchat级别，小到各种startup的不同业务需求。
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