分布式与集群的区别

本文深入浅出地解析了分布式与集群的概念,强调分布式是任务在多个物理隔离节点上的执行方式,旨在解决中心化问题和分散负载,而集群则是逻辑上处理同一任务的机器集合,用于提高系统的可用性和负载能力。

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分布式与集群的区别通俗解释

(1)回答1:

集群是个物理形态,分布式是个工作方式。
只要是一堆机器,就可以叫集群,他们是不是一起协作着干活,这个谁也不知道;一个程序或系统,只要运行在不同的机器上,就可以叫分布式,嗯,C/S架构也可以叫分布式。
集群一般是物理集中、统一管理的,而分布式系统则不强调这一点。
所以,集群可能运行着一个或多个分布式系统,也可能根本没有运行分布式系统;分布式系统可能运行在一个集群上,也可能运行在不属于一个集群的多台(2台也算多台)机器上。

(2)回答2:

分布式是相对中心化而来,强调的是任务在多个物理隔离的节点上进行。中心化带来的主要问题是可靠性,若中心节点宕机则整个系统不可用,分布式除了解决部分中心化问题,也倾向于分散负载,但分布式会带来很多的其他问题,最主要的就是一致性。
集群就是逻辑上处理同一任务的机器集合,可以属于同一机房,也可分属不同的机房。分布式这个概念可以运行在某个集群里面,某个集群也可作为分布式概念的一个节点。
一句话,就是:“分头做事”与“一堆人”的区别。

(3)回答3:

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

(4)回答4:

Distributed是针对用户/终端来讲的,把Job送到地理上分散的sever(i.e. 网格类)上协同作业,然后合并计算结果。
Cluster是把很多的server捆绑串并,以infiniband实现高速内部互联网络,组成HPC. 从而支持多用户的并行计算。

(5)回答5:

集群是解决高可用的,而分布式是解决高性能、高并发的。

转载于:https://www.cnblogs.com/gentle-awen/p/10022955.html

### 分布式系统集群区别和联系 #### 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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