分布式与集群理解

生活实例：

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，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，再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。

一个配菜师因故请假了，但是其余的配菜师还是该啥就干啥，只是没请假的配菜师任务均匀的加量了，但他们的任务和职责是不变的，这是集群。

集群：多个人在一起作同样的事 。

分布式 ：多个人在一起作不同的事 。

主要解决的问题：

1.分布式是解决中心化管理的问题，把所有的任务叠加到一个节点处理，太慢了。所以把一个大的问题拆分为多个小的问题，并分别解决，最终协同合作。分布式的主要工作是分解任务，将职能拆解。

2.集群主要的使用场景是为了分担请求的压力，也就是在几个服务器上部署相同的应用程序，来分担客户端请求。

当压力进一步增大的时候，可能在需要存储的部分，mysql无法面对很多的写压力。因为在mysql做成集群之后，主要的写压力还是在master的机器上面，其他slave机器无法分担写压力，从而这个时候，也就引出来分布式。

分布式的主要应用场景是单台机器已经无法满足这种性能的要求，必须要融合多个节点，并且节点之间是相关之间有交互的。相当于在写mysql的时候，每个节点存储部分数据，也就是分布式存储的由来。在存储一些非结构化数据：静态文件、图片、pdf、小视频 ... 这些也就是分布式文件系统的由来。

3.

集群主要是简单加机器解决问题，对于问题本身不做任何分解；

分布式处理里必然包含任务分解与答案归并。分布式中的某个子任务节点，可能由一个集群来代替；集群中任一节点，都是做一个完整的任务。

集群和分布式都是由多个节点组成，但是集群之间的通信协调基本不需要；而分布式各个节点的通信协调必不可少。

 将一套系统拆分成不同子系统部署在不同服务器上（这叫分布式），然后部署多个相同的子系统在不同的服务器上（这叫集群），部署在不同服务器上的同一个子系统应做负载均衡。 

分布式：一个业务拆分为多个子业务，部署在多个服务器上 。 

集群：同一个业务，部署在多个服务器上 。

Hadoop , HDFS, HBase, Hive

 Hadoop是一个分布式系统基础框架，基于这个框架开发分布式应用程序，利用集群的高速运算和存储的威力。类似于，基于NVIDIA 的 CUDA并行架构开发并行程序，发挥GPU的并行计算能力。

 HDFS是hadoop的文件系统。基于HDFS，你可以对文件进行操作，例如新建，删除，编辑，重命名等。

Hbase: 基于Hadoop架构的数据库系统。不是关系型数据库，基于列的模式。

Hive: 基于hbase的高层语言。类似于SQL --- 访问和处理关系型数据库的计算机语言。

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