大数据概念解析：分布式计算与服务器集群
进入大数据学习当中，相关的专业词汇很多，尤其是涉及到技术概念，对于概念词汇的理解，对于后续的技术学习和掌握，也是有好处的。今天我们来着重讲解大数据当中的两个重要概念，分布式计算以及服务器集群。
大数据技术当中，分布式是非常核心的概念，从存储到计算到分析，大数据处理的整个流程当中，分布式不可或缺。
关于分布式计算
对于如何实现大数据处理，有集中式和分布式两种思路。
所谓集中式，就是通过不断增加处理器的数量，来增加单个计算机的处理能力，从而实现处理大批量数据。但是集中式，需要昂贵的大型机，光是成本费用就不是一般的公司能够承受得住的。
而分布式，则是通过把一组计算机串联起来形成系统，然后将需要处理的大批量数据分散到各个机器上去执行，最后将分别计算的结构进行合并，得出最终结果。
在分布式系统内，单个计算机的能力不算强，但是每台机器负责一部分计算任务，多台机器同时并行计算，这样处理数据的速度得到大大提升。随着需求的提升，只需要在集群系统当中增加机器，就能实现更大规模的数据处理。
分布式计算，使得大数据处理的成本大大降低，所以才能支持大数据在更多企业更多场景下的应用落地。
关于服务器集群
服务器集群，由互相连接在一起的服务器群组成的一个并行式或分布式系统。
由于服务器集群中的服务器运行同一个计算任务，因此，从外部看，这群服务器表现为一台虚拟的服务器，对外提供统一的服务。
尽管单台服务器的运算能力有限，但是将成百上千的服务器组成服务器集群后，整个系统就具备了强大的运算能力，可以支持大数据分析的运算负荷。
Hadoop大数据集群，就是对分布式计算和服务器集群的一次成功的实践，而学习大数据，Hadoop一直都是必学的一块重点。
关于大数据技术基本概念，分布式计算与服务器集群，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据快速发展，大数据技术也在不断迭代更新，但是分布式计算和服务器集群，仍然是必须掌握的重点技术概念。
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