大數據概念解析：分布式計算與服務器集群

大數據技術當中，分布式是非常核心的概念，從存儲到計算到分析，大數據處理的整個流程當中，分布式不可或缺。

關於分布式計算

對於如何實現大數據處理，有集中式和分布式兩種思路。

所謂集中式，就是通過不斷增加處理器的數量，來增加單個計算機的處理能力，從而實現處理大批量數據。但是集中式，需要昂貴的大型機，光是成本費用就不是一般的公司能夠承受得住的。

而分布式，則是通過把一組計算機串聯起來形成系統，然後將需要處理的大批量數據分散到各個機器上去執行，最後將分別計算的結構進行合並，得出最終結果。

在分布式系統內，單個計算機的能力不算強，但是每台機器負責一部分計算任務，多台機器同時並行計算，這樣處理數據的速度得到大大提升。隨著需求的提升，只需要在集群系統當中增加機器，就能實現更大規模的數據處理。

分布式計算，使得大數據處理的成本大大降低，所以才能支持大數據在更多企業更多場景下的應用落地。

關於服務器集群

服務器集群，由互相連接在一起的服務器群組成的一個並行式或分布式系統。

由於服務器集群中的服務器運行同一個計算任務，因此，從外部看，這群服務器表現為一台虛擬的服務器，對外提供統一的服務。

盡管單台服務器的運算能力有限，但是將成百上千的服務器組成服務器集群後，整個系統就具備了強大的運算能力，可以支持大數據分析的運算負荷。

Hadoop大數據集群，就是對分布式計算和服務器集群的一次成功的實踐，而學習大數據，Hadoop一直都是必學的一塊重點。

關於大數據技術基本概念，分布式計算與服務器集群，以上就為大家做了一個簡單的介紹了。大數據快速發展，大數據技術也在不斷迭代更新，但是分布式計算和服務器集群，仍然是必須掌握的重點技術概念。