ＢＴ的实现有三个主要组件：客户程序库，一个主服务器和多个子表服务器．针对负载的变化，可以动态的从服务器群中添加（或者去除）子表服务器．主服务器的任务是：给子表服务器指定子表，检测加入或者失效的子表服务器，子表服务器负载均衡，以及对google文件系统的文件进行垃圾收集．除此之外，它还处理诸如建立表和列族之类的表模式改变工作．

bigtable是设计来分布存储大规模结构化数据的，从设计上它可以扩展到上２^50字节，分布存储在几千个普通服务器上．Ｇoogle的很多项目使用ＢＴ来存储数据，包括网页查询，google earth和google金融．这些应用程序对ＢＴ的要求各不相同：数据大小（从URL到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后端的大批处理到实时数据服务）．对于不同的要求，ＢＴ都成功的提供了灵活高效的服务．在本文中，我们将描述ＢＴ的数据模型．这个数据模型让用户动态的控制数据的分布和结构．我们还将描述ＢＴ的设计和实现．