谷歌的gfs论文发表在哪里

你说的可能是这三个吧：2003年发表了《The Google File System》2004年发表了《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 》2006年发表了《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》

简单点来说，就是Hadoop是继承了Google的MapReduce、GFS思想，开发出来的一套框架，后来又交给了Apache作为开源项目。MapReduce诞生于谷歌实验室，MapReduce与GFS、BigTable并称为谷歌的三驾马车，、而Hadoop则是谷歌三驾马车的开源实现。2003年，Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS是google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。2004年，Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS。2004年，Google又发表了一篇技术学术论文MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。2005年，Doug Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce升级命名为Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop。

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谷歌发表的论文GFS

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等

分布式领域论文译序sql&nosql年代记SMAQ：海量数据的存储计算和查询一．google论文系列1. google系列论文译序2. The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine (译 zz)3. web search for a planet :the google cluster architecture(译)4. GFS：google文件系统 (译)5. MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters (译)6. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (译)7. Chubby: The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems (译)8. Sawzall:Interpreting the Data--Parallel Analysis with Sawzall (译 zz)9. Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing (译)10. Dremel: Interactive Analysis of WebScale Datasets(译zz)11. Percolator: Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications(译zz)12. MegaStore: Providing Scalable, Highly Available Storage for Interactive Services(译zz)13. Case Study GFS: Evolution on Fast-forward (译)14. Google File System II: Dawn of the Multiplying Master Nodes15. Tenzing - A SQL Implementation on the MapReduce Framework (译)16. F1-The Fault-Tolerant Distributed RDBMS Supporting Google's Ad Business17. Elmo: Building a Globally Distributed, Highly Available Database18. PowerDrill：Processing a Trillion Cells per Mouse Click19. Google-Wide Profiling:A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers20. Spanner: Google’s Globally-Distributed Database(译zz)21. Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure(笔记)22. Omega: flexible, scalable schedulers for large compute clusters23. CPI2: CPU performance isolation for shared compute clusters24. Photon: Fault-tolerant and Scalable Joining of Continuous Data Streams(译)25. F1: A Distributed SQL Database That Scales26. MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at Internet Scale(译)27. B4: Experience with a Globally-Deployed Software Defined WAN28. The Datacenter as a Computer29. Google brain-Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning30. Mesa: Geo-Replicated, Near Real-Time, Scalable Data Warehousing(译zz)31. Large-scale cluster management at Google with Borg google系列论文翻译集(合集)二．分布式理论系列00. Appraising Two Decades of Distributed Computing Theory Research 0. 分布式理论系列译序1. A brief history of Consensus_ 2PC and Transaction Commit (译)2. 拜占庭将军问题 (译) --Leslie Lamport3. Impossibility of distributed consensus with one faulty process (译)4. Leases：租约机制 (译)5. Time Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System(译) --Leslie Lamport6. 关于Paxos的历史7. The Part Time Parliament (译 zz) --Leslie Lamport 8. How to Build a Highly Available System Using Consensus(译)9. Paxos Made Simple (译) --Leslie Lamport10. Paxos Made Live - An Engineering Perspective(译) 11. 2 Phase Commit(译) 12. Consensus on Transaction Commit(译) --Jim Gray & Leslie Lamport 13. Why Do Computers Stop and What Can Be Done About It?(译) --Jim Gray 14. On Designing and Deploying Internet-Scale Services(译) --James Hamilton 15. Single-Message Communication(译)16. Implementing fault-tolerant services using the state machine approach 17. Problems, Unsolved Problems and Problems in Concurrency 18. Hints for Computer System Design 19. Self-stabilizing systems in spite of distributed control 20. Wait-Free Synchronization 21. White Paper Introduction to IEEE 1588 & Transparent Clocks 22. Unreliable Failure Detectors for Reliable Distributed Systems 23. Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion(译zz) 24. Distributed Snapshots: Determining Global States of a Distributed System --Leslie Lamport 25. Virtual Time and Global States of Distributed Systems 26. Timestamps in Message-Passing Systems That Preserve the Partial Ordering 27. Fundamentals of Distributed Computing:A Practical Tour of Vector Clock Systems 28. Knowledge and Common Knowledge in a Distributed Environment 29. Understanding Failures in Petascale Computers 30. Why Do Internet services fail, and What Can Be Done About It? 31. End-To-End Arguments in System Design 32. Rethinking the Design of the Internet: The End-to-End Arguments vs. the Brave New World 33. The Design Philosophy of the DARPA Internet Protocols(译zz) 34. Uniform consensus is harder than consensus 35. Paxos made code - Implementing a high throughput Atomic Broadcast 36. RAFT:In Search of an Understandable Consensus Algorithm分布式理论系列论文翻译集(合集)三．数据库理论系列0. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks --E.F.Codd 19701. SEQUEL：A Structured English Query Language 19742. Implentation of a Structured English Query Language 19753. A System R: Relational Approach to Database Management 19764. Granularity of Locks and Degrees of Consistency in a Shared DataBase --Jim Gray 19765. Access Path Selection in a RDBMS 1979 6. The Transaction Concept:Virtues and Limitations --Jim Gray7. 2pc-2阶段提交：Notes on Data Base Operating Systems --Jim Gray8. 3pc-3阶段提交：NONBLOCKING COMMIT PROTOCOLS9. MVCC：Multiversion Concurrency Control-Theory and Algorithms --1983 10. ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking and Partial Rollbacks Using Write-Ahead Logging-199211. A Comparison of the Byzantine Agreement Problem and the Transaction Commit Problem --Jim Gray 12. A Formal Model of Crash Recovery in a Distributed System - Skeen, D. Stonebraker13. What Goes Around Comes Around - Michael Stonebraker, Joseph M. Hellerstein 14. Anatomy of a Database System -Joseph M. Hellerstein, Michael Stonebraker 15. Architecture of a Database System(译zz) -Joseph M. Hellerstein, Michael Stonebraker, James Hamilton四．大规模存储与计算(NoSql理论系列)0. Towards Robust Distributed Systems：Brewer's 2000 PODC key notes1. CAP理论2. Harvest, Yield, and Scalable Tolerant Systems3. 关于CAP 4. BASE模型：BASE an Acid Alternative5. 最终一致性6. 可扩展性设计模式7. 可伸缩性原则8. NoSql生态系统9. scalability-availability-stability-patterns10. The 5 Minute Rule and the 5 Byte Rule (译) 11. The Five-Minute Rule Ten Years Later and Other Computer Storage Rules of Thumb12. The Five-Minute Rule 20 Years Later(and How Flash Memory Changes the Rules)13. 关于MapReduce的争论14. MapReduce：一个巨大的倒退15. MapReduce：一个巨大的倒退(II)16. MapReduce和并行数据库，朋友还是敌人？(zz)17. MapReduce and Parallel DBMSs-Friends or Foes (译)18. MapReduce:A Flexible Data Processing Tool (译)19. A Comparision of Approaches to Large-Scale Data Analysis (译)20. MapReduce Hold不住？(zz) 21. Beyond MapReduce：图计算概览22. Map-Reduce-Merge: simplified relational data processing on large clusters23. MapReduce Online24. Graph Twiddling in a MapReduce World25. Spark: Cluster Computing with Working Sets26. Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing27. Big Data Lambda Architecture28. The 8 Requirements of Real-Time Stream Processing29. The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction30. Lessons from Giant-Scale Services五．基本算法和数据结构1. 大数据量，海量数据处理方法总结2. 大数据量，海量数据处理方法总结(续)3. Consistent Hashing And Random Trees4. Merkle Trees5. Scalable Bloom Filters6. Introduction to Distributed Hash Tables7. B-Trees and Relational Database Systems8. The log-structured merge-tree (译)9. lock free data structure10. Data Structures for Spatial Database11. Gossip12. lock free algorithm13. The Graph Traversal Pattern六．基本系统和实践经验1. MySQL索引背后的数据结构及算法原理2. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store (译zz)3. Cassandra - A Decentralized Structured Storage System (译zz)4. PNUTS: Yahoo!’s Hosted Data Serving Platform (译zz)5. Yahoo!的分布式数据平台PNUTS简介及感悟(zz)6. LevelDB：一个快速轻量级的key-value存储库(译)7. LevelDB理论基础8. LevelDB：实现(译)9. LevelDB SSTable格式详解10. LevelDB Bloom Filter实现11. Sawzall原理与应用12. Storm原理与实现13. Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems --Jeff Dean14. Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems --Jeff Dean15. Experiences with MapReduce, an Abstraction for Large-Scale Computation --Jeff Dean16. Taming Service Variability,Building Worldwide Systems,and Scaling Deep Learning --Jeff Dean17. Large-Scale Data and Computation:Challenges and Opportunitis --Jeff Dean18. Achieving Rapid Response Times in Large Online Services --Jeff Dean19. The Tail at Scale(译) --Jeff Dean & Luiz André Barroso 20. How To Design A Good API and Why it Matters21. Event-Based Systems:Architect's Dream or Developer's Nightmare?22. Autopilot: Automatic Data Center Management七．其他辅助系统1. The ganglia distributed monitoring system:design, implementation, and experience2. Chukwa: A large-scale monitoring system3. Scribe : a way to aggregate data and why not, to directly fill the HDFS?4. Benchmarking Cloud Serving Systems with YCSB5. Dynamo Dremel ZooKeeper Hive 简述八. Hadoop相关0. Hadoop Reading List1. The Hadoop Distributed File System(译)2. HDFS scalability:the limits to growth(译)3. Name-node memory size estimates and optimization proposal.4. HBase Architecture(译)5. HFile：A Block-Indexed File Format to Store Sorted Key-Value Pairs6. HFile V27. Hive - A Warehousing Solution Over a Map-Reduce Framework8. Hive – A Petabyte Scale Data Warehouse Using Hadoop转载请注明作者：phylips@bmy 2011-4-30

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构：云存储、分布式文件存储等。数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现：云计算、标签云、关系图等。要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。

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在google学术页面，有一个设置的地方显示导入，里面有endnote之后，在google学术里查阅到的每一篇，下面都有“导入endnote”的地方

去他们毕业学校的数据库。。。。

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Gebru的支持者表示，谷歌的政策“实施得不均衡且具有歧视性”。

最近，科技圈的发生了一件大事，知名AI学者之一、人工智能伦理研究员Timnit Gebru被谷歌突然开除，引得一众哗然。

Timnit Gebru毕业于斯坦福大学，师从李飞飞，是 AI行业为数不多的黑人女性领导者之一，在AI伦理领域，Gebru不仅是基础研究者，更是许多年轻学者的榜样。

她最知名的研究是在2018年发现，面部识别软件对黑人女性有高达35%的错误率，而对白人男性几乎完全正确。

然而，因一篇论文不符合谷歌内部评审，Gebru宣称被谷歌单方面辞退。

大约一周前，Gebru对外宣称，因与他人共同撰写了一篇批评谷歌AI系统的研究论文后，自己被谷歌解雇了。

然而，谷歌对外表示，因论文审查不符合谷歌要求，接受Gebru的个人辞职申请。

据外媒报道，这篇论文标题为“On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”（随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？），由谷歌的内部团队和外部研究人员共同撰写，提出科技公司应该做更多事情，以确保AI写作和语音识别不会加剧歧视。

值得注意的是，论文内容谈到了谷歌BERT（自然语言处理系统）在AI伦理上的负面影响。

一开始，双方的争议点在于审查流程的问题。根据谷歌公司发表论文的流程，Gebru应在两周前提交论文，而不是在最后期限的前一天。

但Gebru的团队对这一评估进行了反驳，称审查政策旨在灵活，大多数人并没有遵循目前谷歌AI负责人Jeff Dean制定的结构。该团队收集的数据显示，绝大多数的审批都发生在截止日期之前，41%的审批发生在截止日期之后。他们写道： “没有硬性要求论文必须在两周内真正通过这个审查。”

同时，Dean认定该论文没有达到标准，因为它 “忽视了太多相关研究” ，从而要求她撤回这篇论文，或者删除谷歌员工的署名。

据《泰晤士报》（the Times）报道，Gebru在撤回该论文之前，曾要求与谷歌进行进一步讨论。Gebru表示，如果谷歌不能解决她的担忧，她将从公司辞职。

随后谷歌告诉Gebru，公司不能满足她的条件，并将立即接受她的辞职。

Dean还表示，Gebru煽动同事不要参与谷歌的DEI(多元化、公平和包容性)项目，他对此感到失望。

不久，Gebru很快就发现已经无法登陆自己的公司账户，这表示她已经被开除了。

离任后，总共有超过1,400名Google员工以及1,800多名其他行业专家签署了一封公开信，以支持Gebru。

信中写道：“格布鲁博士并没有被谷歌誉为杰出的人才和多产的贡献者，而是面临着防御，种族主义，研究审查以及现在的报复性开除。”

为Gebru辩护的前同事和外部行业研究人员们质疑，在这种情况下，谷歌是否武断地更严格地执行了规则。

前Google员工发推文表示“我支持@timnitGebru”。

这件事也加剧了 Google管理层与一些普通员工之间的紧张关系。

在Gebru发布离职推文的同一天，谷歌被美国国家劳动关系委员会（National Labour Relations Board）指控报复，该机构在投诉中称，谷歌通过监视，讯问和解雇维权雇员而违反了美国劳动法。

Gebru的离职，还引起了已经对谷歌在人工智能道德方面的工作感到担忧的人群的反感。去年Google成立了一个AI道德委员会，之后便遭到了该小组人员的抨击。仅一周后，该委员会被解散。

国外比较专业的论文发表在SCI。

SCI 期刊中文名是《科学引文索引》，是美国科学情报研究所出版的一个期刊文献检索工具。因其严格的选刊标准和评估程序，以及其收录的论文能够全面覆盖全世界多数重要和有影响力的研究成果。而成为了国内大部分科研机构、高校等单位考核评价标准。

《英语广场》省级知网首页可查，SCD期刊，目前正常收21年2-3月的刊期，另外有个别年内版面可以免费加急到年底出刊，注意他的版面是按字算，不是字符。《现代英语》万方收录的期刊，只收英语高教的文章。如果是文学的，如果必须是年内的。

发表sci期刊论文写作的4个要点：

1、文本摘要是对本文的简单总结，包括主要研究问题、方法、结果和结论。它可以用短语概括。摘要中的字数不应超过500个。

2、引言这部分提出问题，回顾前人对这一问题的研究成果，即明确选题的研究背景，以及选题在整个学科中的重要性和必要性，注意清楚的哪些是别人的结论，哪些是自己的结论。

3、方法和结果包括实验对象、实验材料和实验过程。描述应该有一个清晰的层次感。每个步骤之间的顺序和相关性应清楚描述，不要引起实验过程混乱的现象，因为评审者最终判断你的实验是否合理，是从这个过程中描述来的。

4、参考资料应标记引用内容。引用过程中未指出文献档的来源出处会造成本人的成功内容是假象，以免造成剽窃的现象。同时也会被误认为是一种抄袭，因此为了避免在影响作者个人发展时出现这样的误解，所有引用的部分都需要体现在参考中，甚至一些不起眼的内容也需要标准清楚。

以上内容参考：百度百科--论文

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论文发表可以从网上尝试发给；去报社打一个发表也可以。

找准了期刊社就可以发表了，可以在早发表网上期刊投稿，一共就一个月的时间就发好了。

因为杂志社都是全国各地的，所以一般发表渠道基本都是在网上投稿，这方面我比较有经验，因为每年我们单位都发很多论文，有2个渠道，一般便宜点的，就是找到想发的杂志社然后去官网投稿，这样的话第一需要自己准备好论文，第二通过率比较低，第三期刊选择单一，发的篇数多的话需要更换刊物，不过价格便宜。第二个渠道，我是找的网上的专业网站发的，叫百姓论文网，价格是我问过最便宜的了，主要省事一般我同事没有准备好论文的话，那块也能代笔，选择刊物也多样。所以我倾向于后者，主要不用操心。具体就知道这么多，希望对你有帮助，望采纳

找到你要发的刊物，可以去知网搜，一般会有杂志信息，电话或者邮箱，投稿。或者身边有熟人介绍编辑，我当时就是，要多些钱，刊物有点水，但是方便，反正要求也不高再然后就是找代理机构，这个要擦亮眼睛了，让你先交定金的一般都是子，要先录用了，查稿后再给钱