Google的“三驾马车”奠定了大数据技术基础，其开源实现对应HDFS、Hadoop MapReduce和HBase，分别解决海量数据存储、计算与在线访问问题。
HDFS：分布式文件存储
HDFS由NameNode和DataNode构成。NameNode管理文件元数据（路径、数据块位置等），DataNode负责存储实际数据块。文件被切分为若干Block，每个Block默认复制三份，存储在不同节点甚至机架上，以保证磁盘、服务器或交换机故障时的数据高可用。客户端可并行访问不同数据块，实现高吞吐读写。
Hadoop MapReduce：分布式计算框架
MapReduce兼具编程模型与计算框架特性。开发者实现map和reduce函数：map处理输入数据分片，输出键值对；框架自动将相同Key的中间结果归并（shuffle），交由reduce求和等操作，完成统计。运行过程中，JobTracker全局调度任务，TaskTracker启动并监控各节点上的map/reduce进程，通常与DataNode同机部署，实现数据本地计算。
HBase：面向实时访问的分布式数据库
HBase基于HDFS构建，以HRegion为单位管理数据，每个HRegion负责一段Key区间。应用程序通过ZooKeeper获取主HMaster地址，再查询目标Key所在的HRegionServer，然后直接与该HRegion通信读写。当数据量超阈值，HRegion自动分裂，并在HMaster协调下迁移至负载较低的节点，实现线性扩展。HMaster可多实例部署，通过ZooKeeper选主以保证高可用。HRegion数据最终以HFile格式存储于HDFS，保证可靠性与分布式访问能力。
这三者各司其职又紧密配合：HDFS提供底层可靠存储，MapReduce进行批量离线计算，HBase支撑在线实时读写，共同构成大数据生态的核心。
