分布式与集群区别

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#分布式与集群区别 #分布式 #集群

小饭店原来只有一个厨师，切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了，厨房一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，这两个厨师的关 系是集群。为了让厨师专心炒菜，把菜做到极致，又请了个配菜师负责切菜，备菜，备料，厨师和配菜师的关系是分布式，一个配菜师也忙不过来了，又请了个配菜 师，两个配菜师关系是集群

分布式与集群：概念、区别与协同
xiaofanguan的博客
05-19 1106
分布式与集群是云计算和分布式系统中的两个核心概念，尽管常被混淆，但它们在设计和应用上存在本质区别。分布式强调任务逻辑上的解耦，通过将业务拆分为多个子任务并在不同节点上执行，解决高性能、高并发和可扩展性问题，典型应用包括微服务架构（如Dubbo）和大数据处理（如Hadoop）。集群则侧重于物理资源的冗余，通过将同一业务部署在多个服务器上，实现高可用性、负载均衡和计算能力，典型场景包括数据库主从集群和Web服务器集群。两者在实际应用中常协同工作，分布式系统依赖集群保障可靠性，而集群技术支撑分布式任务的执行。
架构设计 ｜ 分布式与集群有什么区别
weixin_46228563的博客
05-01 893
同时，这两种架构也在不同的领域得到了广泛应用，如互联网服务、金融领域、物联网、云计算等。作为一名从业多年的程序员，对于分布式和集群这两种架构有着深入的了解。在选择使用哪种架构时，需要根据具体的应用场景和需求来决定。任务分配与节点关系、目的与可靠性以及节点间的通信与协作。在实际应用中，分布式和集群各有其优势。将职能拆解到不同的服务器上，以解决高并发的问题。总的来说，分布式和集群的主要区别在于。相同的任务，它们互不干扰。提高系统的可靠性和稳定性。多个节点执行相同的任务。多个节点执行相同的任务。
分布式与集群的差别
weixin_42352733的博客
04-11 4944
分布式： 通俗意义上来讲，分布式是将一个整体按照分布到不同地方，只要一个节点出现问题，则会导致系统出现问题 分布式就是将多台服务器集中在一起，每台服务器都实现总体中的不同业务。每台服务器都缺一不可，如果某台服务器发生宕机了，则部分功能缺失，将导致整体无法运行。 分布式存在的作用主要是将应用程序的多个功能分配到多个服务器上去处理，细化了应用程序的功能模块，能够减缓服务器的压力，大幅度的提高效率。 集群： 各个集群上内容都是一致，如果一个集群出现问题无法使用，则其他...
【分布式与集群】
林子夕的博客
09-19 1604
什么是分布式服务？分布式服务是一种系统架构模式，其中多个独立的服务或组件在多个不同的计算节点上协同工作，共同提供某个完整的功能或应用。这些服务通过网络进行通信和协调，以实现一个共同的目标。每个服务通常是相互独立的，可以在不同的服务器、数据中心，甚至不同的地理位置运行。分布式服务架构通常用于构建大规模、高可用性、可扩展性强的系统，能够有效应对高并发请求、负载波动和地理分布需求。分布式服务是一种将应用系统划分为多个独立的服务模块，并分布在不同计算节点上的架构模式。
分布式与集群的区别
weixin_49131718的博客
07-11 111
分布式中每一个节点，都可以当做集群。而集群不一定是分布式的。分布式的每一个节点，都可以完成不同的业务，一个节点垮了，那这个业务就不可访问了。（2）简单来说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数量来提升效率。（1）分布式是将不同的业务分布在不同的地方，而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。
集群与分布式的区别
xu_hui123的博客
11-14 882
只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有 一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式系统与集群：区别与联系
weixin_44814196的博客
06-16 991
分布式系统和集群是现代计算领域中常见的两种架构，它们在设计目标、应用场景和技术实现上有显著的区别，同时也有一些共同点。分布式系统通过将一个大型任务分解成多个子任务，分配到不同的节点进行并行处理，以提高处理能力和效率，并实现高可用性和扩展性。集群则通过部署多个相同的系统实例，均衡负载，提高性能和可靠性。
浅谈Java分布式与集群
Alex的博客
10-12 3728
在日常操作中，相信很多人在怎么理解Java分布式与集群问题上存在疑惑，今天就大概说说，不注意听，觉得两个可能是同一个东西，其实这个是两个概念。一句话概括：分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。把一个业务，拆分成多个业务，然后部署到不同的服务器上，这就是分布式。公司的网上商城，拆分成两个系统：商品系统和支付系统，用户在商品系统上完成浏览商品、加入购物车的动作，在支付系统上完成支付动作(当然用户是无法感知到是在两个系统上完成的操作)，这就是分布式。
分布式与集群，二者区别是什么？
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03-18 2万+
作为技术领域的学者，我们经常听到关于分布式系统和集群的概念，但很多人却混淆了它们之间的区别。在本篇技术博客中，我将深入探讨分布式系统和集群的区别，并介绍它们各自的特点和应用场景，帮助读者更好地理解和运用这两种技术。特点分布式系统集群架构目标实现资源共享、容错性、可扩展性提高系统的可靠性、可扩展性和性能组成结构多台独立计算机多台计算机连接在一起通信方式通过网络通信和协作内部网络连接负载均衡通过软件实现负载均衡通过集群管理软件实现负载均衡应用场景。
分布式与集群的区别是什么？
01-07
分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流，吵得很热的云计算实际上只是包装在分布式之外的商业概念，很多开发者（包括我）都想加入研究云计算这个潮流，在google上通过“云计算”这个关键词来查询资料，查...
java 分布式与集群的区别和联系
08-31
Java分布式与集群是两种在大型系统中常见的架构模式，它们都是为了解决单台服务器无法满足高并发、大数据量或高可用性需求的问题。虽然两者经常被一起提及，但它们有着显著的区别和联系。 首先，分布式是将一个复杂...
分布式数据库集群介绍
01-27
分布式数据库集群介绍 分布式数据库是近年来随着大数据增长和云计算发展而备受关注的一种技术。它将数据分散存储在多个独立的节点上，以提高系统的可用性和可扩展性。然而，并非所有业务场景都适合采用分布式数据库...
非官方企业微信API服务框架的分布式与高可用设计
2501_94198109的博客
12-05 264
Worker完成API调用后，不能完全依赖API的返回结果。系统应设计**“回读”任务**，周期性地（或在关键操作后）通过非官方接口查询企业微信客户端的。构建一个稳定、高可用的非官方API服务框架，是一项复杂的系统工程，需要对分布式原理和企业微信的底层机制有深入理解。将客户提交的批量任务（如批量邀请客户入群）分解为微小的、可独立执行的子任务，通过**消息队列（MQ）**进行路由。，虽然功能强大，但其服务的稳定性和高可用性（HA）面临严峻挑战。，与数据库中的记录进行比对和矫正，确保数据的最终一致性。
IEEE 1547.3-2023在分布式能源（DER）系统应用中面临的挑战
最新发布
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
12-05 363
IEEE 1547.3标准的演进反映了分布式能源从补充到核心的转变，2023新版标准虽为DER深度并网提供技术支撑，但面临多重挑战：技术适配上存在多厂商互操作性、安全效率平衡及新技术覆盖滞后问题；产业生态中合规成本高、储能特性冲突及虚拟电厂管理难题突出；合规管理需应对区域政策差异、数据跨境传输冲突及监管模糊地带；人才支撑方面则面临复合型人才短缺、运维能力不足及跨主体协同障碍。这些现实挑战制约着标准的全面落地与DER的深度发展。
springcloud篇7-ElasticSearch分布式搜索
qq_51476492的博客
12-03 527
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。
【分布式利器：分布式ID】6、中间件方案：Redis/ZooKeeper分布式ID实现
RickyIT的专栏
11-28 1070
本文介绍了基于Redis和ZooKeeper的分布式ID生成方案，适用于已部署这些中间件的系统。Redis方案利用INCR原子操作生成有序ID，支持业务前缀和日期优化，适合万级QPS场景；ZooKeeper方案通过持久顺序节点生成唯一递增ID，适合低并发业务。两种方案都能复用现有组件，减少系统依赖，但需注意Redis持久化配置和ZooKeeper性能限制。文中提供了Spring Boot和Java的实战代码实现。
MR30分布式IO赋能注塑机智能化升级
mingdatech的博客
12-01 307
​注塑机执行部件（锁模/射台/温控）→ 传感器阵列（电流/压力/温度）→ MR30 IO模块 → 边缘网关 → MES/SCADA系统​​。针对汽车零配件注塑生产中传统控制系统布线复杂、数据采集滞后、产线适配性差等痛点，某汽车零部件制造商采用MR30 分布式 IO 模块，实现了锁模、射胶、温控等关键工序信号的实时采集与精准控制。：大型注塑机需连接150-200根IO讯号线，从主控电箱延伸至锁模、射台等执行部件，布线长度超 50 米，不仅施工周期长，还易因线路老化引发信号干扰。
Flutter 与开源鸿蒙（OpenHarmony）深度集成：从插件开发到分布式能力实战（续篇）
2501_93573294的博客
12-01 1147
Flutter 与开源鸿蒙（OpenHarmony）深度集成：从插件开发到分布式能力实战（续篇）
分布式与集群概念
06-07
### 分布式系统与集群的区别和联系 #### 1. 定义 分布式系统是由多个独立的计算机节点组成，这些节点通过网络互联并协同工作，对外提供统一的服务[^3]。集群通常由一组物理或虚拟机组成，它们共同协作以提高性能、可靠性和可用性[^4]。 #### 2. 基础架构 分布式系统强调任务分解与分配以及数据一致性，其架构设计通常需要考虑如何将一个大任务拆分成多个子任务，并在不同节点上执行[^1]。例如，在 Hadoop 的 Map/Reduce 模型中，每个节点负责处理一部分数据[^5]。而集群更关注负载均衡和高可用性，确保系统的整体性能稳定[^2]。 #### 3. 扩展性 分布式系统在扩展性方面具有天然优势，可以通过增加新的节点来提升系统的计算能力和存储容量[^3]。相比之下，集群虽然也可以通过添加节点实现扩展，但其扩展能力往往受到特定软件或硬件限制的影响[^4]。 #### 4. 高可用性 两者都追求高可用性，但实现方式有所不同。分布式系统通过多副本机制和一致性协议（如 Paxos 或 Raft）保证数据的可靠性和一致性[^3]。集群则依赖于冗余设计和故障转移机制，如 Redis 哨兵模式下的主从切换[^4]。 #### 5. 管理工具 分布式系统通常需要更复杂的管理工具来协调节点间的工作，例如 Apache ZooKeeper 或 etcd[^1]。集群可能更多地依赖于负载均衡器和服务发现工具，如 Nginx 或 Consul[^2]。 #### 6. 数据存储 分布式系统中的数据存储通常采用分布式文件系统或数据库，如 HDFS 或 OceanBase，能够支持大规模数据的高效存储和访问[^5]。集群的数据存储方案可能更加集中化，尽管也会有备份和复制机制以增强可靠性。 #### 示例代码：简单的分布式任务分配 以下是一个使用 Python 实现的简单分布式任务分配示例，展示了如何将任务分发到不同的节点进行处理。 ```python import multiprocessing def worker(task): return f"Processed {task}" if __name__ == "__main__": tasks = ["Task1", "Task2", "Task3"] with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool: results = pool.map(worker, tasks) print(results) ``` ###
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