分布式与集群的区别是什么？

最新推荐文章于 2025-05-19 10:57:59 发布
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分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上
集群：同一个业务，部署在多个服务器上

分布式与集群的区别是什么？kafka和redis的分布式体现在哪？
qq_60225495的博客
04-17 321
太多的说法是分布式是不同的人做不同的事，集群是多个人做同一件事的说法了。 这太误导人了。 比如zookeeper，3台机器的一个集群。 从系统应用来看zookeeper，他就是集群，因为他为我提供了一样的服务。 但是这个集群内部，主从之间又有不同的分工，主负责写，从负责读，主从之间又要通过长连接来同步数据副本，这样看，他又是个分布式系统了。 redis也是，kafka也是… 其实分布式不一定就是不同的组件，同一个组件也可以，关键在于是否通过交换信息的方式进行协作。比如说Zookeeper的节点都是对等的，但
【Flink系列】部署篇（三）：Native k8s部署高可用Flink集群实战
m0_37935211的博客
01-12 3047
上一篇博文介绍了如何独立部署一个高可用的Flink集群,本篇介绍如何用Native k8s去部署高可用的Flink 集群。本篇介绍的集群构建在AWS上，和构建在自己的服务器相比，主要区别在文件系统的选择和使用上。我选用的S3服务。
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。
大白话解说，半分钟就懂 --- 分布式与集群是什么 ？ 区别是什么？
热门推荐
愿我如星君如月 ... 夜夜流光相皎洁 ...
05-23 10万+
PS：这篇文章算是笔记，仅部分文字是原创，相当内容只是收集、整理、提炼、总结别人写的。 没有标为原创 是出于对部分内容原作者的尊重和感谢... 但若你要转载还是请带上我家地址哦，毕竟这些内容都不是现成的哦 ~ ~ ~ 一、大白话解说，半分钟就懂，用生活中的例子来说明： 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...
什么是微服务？分布式和集群又是什么？
weixin_52615832的博客
04-20 2121
什么是微服务？ 微服务（Microservice Architecture）是架构设计方式的一种。简单来说就是将传统的一站式应用，根据业务拆分成一个一个的服务，每一个微服务提供单个业务功能的服务，一个服务做一件事情。这个服务可以单独部署运行，拥有自己独立的数据库。服务之间可以通过RPC来相互交互，每个微服务都是由独立的小团队开发，测试，部署，上线，负责它的整个生命周期。 它强调的是服务的大小，关注的是某一个点，是具体解决某一个问题/提供落地对应服务的一个服务应用，狭义的看，可以看做是IDEA中的一个个微服
分布式和集群的区别是什么？？？
Java知音
04-28 291
点击关注公众号，实用技术文章及时了解来源：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_420467511. 什么是分布式 ?分布式系统一定是由多个节点组成的系统。其中，节点指的是计算机服务器，而且这些节点一般不是孤立的，而是互通的。这些连通的节点上部署了我们的节点，并且相互的操作会有协同。分布式系统对于用户而言，他们面对的就是一个服务器，提供用户需要的服务而...
分布式和集群的区别是什么？
xiandaomao5643的博客
04-20 925
分布式是指将不同功能，或不同地点，或拥有不同数据的多台计算机通过网络连接起来，由控制系统统一管理，完成大规模信息处理的计算机系统。 集群是指将多台服务器集中在一起提供同一种服务，在逻辑上可以看做是一台服务器对外进行服务，这些服务器组合就是集群。 如题，分布式和集群的区别是什么？ 哟哟简单总结一句话：分布式是“并联”工作的，集群是“串联”工作的。 下面哟哟来具体介绍一下两者的区别： 1、从概念上就可以看出两者最主要的区别就是分布式是将一种业务拆分成多个子业务部署在多台服务器上，进而对外提供服务；而集群就是
什么是分布式，分布式和集群的区别又是什么？这一篇让你彻底明白！
weixin_42046751的博客
11-09 6万+
1. 什么是分布式 ? 分布式系统一定是由多个节点组成的系统。 其中，节点指的是计算机服务器，而且这些节点一般不是孤立的，而是互通的。 这些连通的节点上部署了我们的节点，并且相互的操作会有协同。 分布式系统对于用户而言，他们面对的就是一个服务器，提供用户需要的服务而已， 而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统，因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。 2. 分布式与集群的区别 ? 集群是同一个系统部在不同的服务器上， 例如：一个登陆系统部在不同的服务器上。 分.
分布式与集群：概念、区别与协同
xiaofanguan的博客
05-19 1133
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。
什么是分布式系统？和集群的区别？
sinat_53467514的博客
04-18 1231
分布式是针对集中式来说的，先说集中式，集中式系统就是把一整个系统的所有功能，包括数据库等等全部都部署在一起，通过一个整套系统对外提供服务。分布式系统需要各个主机之间通信和协调主要通过网络进行，所以，分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制，这些计算机可能被放在不同的机柜上，也可能被部署在不同的机房中，还可能在不同的城市中，对于大型的网站甚至可能分布在不同的国家和地区。分布式系统中的多台计算机之间在空间位置上可以随意分布，系统中的多台计算机之间没有主、从之分，即没有控制整个系统的主机，也没有受控的从机。
架构设计 ｜ 分布式与集群有什么区别
weixin_46228563的博客
05-01 914
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。
植物检测基于对称的作物田三维点云植物检测研究（Matlab代码实现）
01-01
【植物检测】基于对称的作物田三维点云植物检测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于对称的作物田三维点云植物检测研究”展开，提出了一种利用三维点云数据并通过几何对称性特征实现植物检测的技术方法。研究结合Matlab代码实现，通过对作物田间植物的三维点云数据进行预处理、特征提取与对称性分析，有效识别出植物个体，尤其适用于密集种植场景下的植物分割与定位。该方法充分利用植物在垂直方向上的对称结构特性，提升了复杂农田环境中植物检测的准确性与鲁棒性。文中还介绍了算法的具体实现流程，包括点云降采样、法向量估计、对称平面检测及聚类优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事农业信息化、计算机视觉、智能农机或遥感检测等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于精准农业中的植物生长监测、株距统计与表型分析；②为农业机器人自主导航与植保作业提供环境感知支持；③推动基于三维视觉的智能农业装备研发。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注点云处理流程与对称特征提取的实现细节，同时可根据实际农田数据调整参数以提升检测效果。
基于Flask框架的二手交易商城系统设计与实现：PyCharm开发环境下的Redis缓存与MySQL数据库集成
最新发布
01-01
本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构，实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示与后端管理功能，适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架，能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中，Flask承担了核心服务端的角色，主要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试与自动化测试等多种辅助功能，显著提升了软件编写与维护的效率。通过该环境，开发者可便捷地进行项目组织与问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统，用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性和处理性能，常被各类网络服务所采用。在Flask体系内，一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用，使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体，避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统，可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中，Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息，从而加快数据获取速度，降低主数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分： 1. 应用主程序（app.py）：包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义（models.py）：通过SQLAlchemy声明与数据库表对应的类结构。 3. 视图控制器（views.py）：包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数，涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录（templates）：存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录（static）：存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单（requirements.txt）：记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号，便于环境重建。 7. 参数配置（config.py）：集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外，项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统，开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用，理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术，同时熟悉MySQL数据库运维与Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言，该系统可作为综合性的实践训练载体，有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
python语言视频批量提取音频工具 - 提取为MP3格式软件代码.txt
01-01
python语言视频批量提取音频工具 - 提取为MP3格式软件代码.txt
java影视大全毕设-下载即用.zip
01-01
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/edd8bb4ab8bd 基于Java语言开发的毕业设计项目源代码，名为影视大全，其系统架构包含后台管理模块与前端数据展示功能，功能特性类似于百度百科搜索电视节目内容的网页应用。 用户能够在后台系统中执行节目信息的增删改查操作，在前端页面上实现动态的数据呈现，详细的设计理念与实现方法均有配套文档进行说明。 若对项目存在任何疑问或需要进一步了解，欢迎通过QQ号码820456878进行联系与咨询。
基于Transformer与CKF融合的锂电池SOC高精度估计系统：多工况（BJDST/DST/FUDS/US06）与多温度（0/25/45°C）应用
01-01
在当代储能装置监控技术领域，精确测定锂离子电池的电荷存量（即荷电状态，SOC）是一项关键任务，它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张，业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此，构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波（CKF）的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展，其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中，该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据，从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法，在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算，以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性，确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环（如BJDST、DST、FUDS、US06）及不同环境温度（0°C、25°C、45°C）下进行了验证测试，这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明，该系统在低温、常温及高温环境中，面对差异化的负载变化，均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节，核心代码与模型文件亦包含于对应目录中，可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性，同时展现了良好的工程适用性与测算精度，对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
广东工业大学计组实验复杂模型机设计实现报告
01-01
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/9e296fe8986c 实验题目为“复杂模型机的设计与实现”。 _1. 实验目的与要求：目的：1. 熟练掌握并达成较为复杂的计算机原理。 2. 本实验增加了16条机器指令，全面运用所学的计算机原理知识，借助扩展的机器指令设计并编写程序，然后在CPU中执行所编写的程序。 要求：依照练习一和练习二的要求完成相应的操作，并上机进行调试和运行。 2. 实验方案：……实验报告的标题设定为“广东工业大学计组实验报告复杂模型机的设计与实现六”，主要围绕计算机组成原理中的复杂模型机设计和实现展开。 实验的宗旨在于让学生深入理解和实际操作计算机原理，特别是通过增加16条机器指令，来全面运用所学知识设计程序，并在CPU中运行这些程序。 实验的具体要求包括：1. 掌握复杂的计算机工作原理，这要求学生不仅具备扎实的理论知识，还需要拥有将理论转化为实际操作的能力。 2. 实验中增加了16条机器指令，这涉及到计算机指令集的扩展和设计，可能包含算术运算、逻辑运算、数据传输和控制流程等指令。 3. 学生需要运用扩展的机器指令编写程序，并通过CPU进行运行和调试，这涉及到编程、汇编和CPU执行流程的理解。 4. 依照练习一和练习二的要求完成操作，这表明实验包含分阶段的练习任务，需要逐步完成并验证。 实验方案包括：1. 实验连线：保证硬件连接准确无误，这是任何电子实验的基础，对于计算机实验，这通常涵盖CPU、内存、输入/输出设备等组件的连接。 2. 实验程序：提供了范例程序，包括机器指令程序和微指令程序的微代码。 这部分内容展示了如何利用扩展的机器指令编写程序，以及对应的微指令实现，有助于理解计算机内部的低级操作。 在实验结果和数据处理部分，学生需要：1. 在程...
分布式集群能实现什么功能？
09-17
分布式集群能够实现多种功能，不同的框架和系统可实现的功能有所不同： ### 数据一致性与协调功能 - **分布式数据一致性**：像Zookeeper这样的系统，是典型的分布式数据一致性解决方案，可保证分布式一致性，基于它分布式应用程序能实现数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master选举、分布式锁和分布式队列等功能 [^1]。 - **分布式协调**：ZooKeeper可用于分布式系统中的组件命名，为组件提供命名机制，简化查找和引用；还能维护服务状态信息，检测集群成员变化，当有成员加入或离开时及时通知其他成员；提供分布式锁，使多个进程同步访问共享资源不冲突；集中管理配置信息，配置改变时通知相关客户端；实现分布式队列，如任务队列、消息队列等；支持选举算法，在集群中选举Leader节点协调活动 [^2]。 ### 任务调度功能 Quartz是强大的任务调度框架，在Spring Boot中集成Quartz可实现任务的调度、管理、暂停和恢复等功能，在分布式系统中支持集群化任务调度，确保任务的高可用性和一致性 [^5]。 ### 分布式数据结构与协调工具功能 Atomix是分布式协调框架，构建于Raft和Paxos等一致性协议之上，提供分布式数据结构、协调工具和一致性协议，支持创建分布式锁、Leader选举、分布式Map、消息发布 - 订阅等功能，常用于微服务架构和分布式系统的协调任务 [^3]。 ### 集群辅助功能 Kubernetes的Add - ons能使集群功能更丰富，coredns/kube - dns负责为整个集群提供DNS服务；Ingress Controller为服务提供集群外部访问；Heapster/Metries - server提供集群资源监控；Dashboard提供集群GUI；Federation提供跨可用区的集群；Fluentd - elasticsearch提供集群日志采集、存储与查询 [^4]。 ### 代码示例 以下是一个简单的Python示例，模拟分布式锁的基本概念（实际的分布式锁实现会更复杂）： ```python import threading # 模拟分布式锁 distributed_lock = threading.Lock() def worker(): with distributed_lock: print("Acquired the lock, doing some work...") # 模拟工作 import time time.sleep(1) print("Work done, releasing the lock.") # 创建多个线程模拟分布式环境中的多个进程 threads = [] for _ in range(3): t = threading.Thread(target=worker) threads.append(t) t.start() # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() ```
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