大数据当中的两个重要概念，分布式计算以及服务器集群！

在大数据学习的过程中，有很多相关的专业词汇，尤其是涉及到技术概念的时候。对概念词汇的理解也有利于后续的技术学习和掌握。今天我们将重点介绍大数据中的两个重要概念，分布式计算和服务器集群。

分布是大数据技术中一个非常核心的概念。在大数据处理的全过程中，从存储到计算再到分析，分布是必不可少的。

关于分布式计算

关于如何实现大数据处理，有两种思路：集中式和分布式。

所谓集中式就是通过不断增加处理器的数量来提高单台计算机的处理能力，从而实现对大量数据的处理。但需要集中式、昂贵的大型机，单靠成本是普通公司无法承受的。

分布式就是将一组计算机串联起来组成一个系统，然后将要处理的大批量数据分散到每台机器上执行，最后将分别计算出来的结构组合起来得到最终结果。

在分布式系统中，单台计算机的能力并不强，但每台机器负责部分计算任务计算机中集群是什么意思，多台机器同时进行并行计算，大大提高了数据处理的速度。随着需求的增加，只有在集群系统中增加机器计算机中集群是什么意思，才能实现更大规模的数据处理。

分布式计算大大降低了大数据处理的成本，因此可以支持大数据在更多企业、更多场景中的应用。

关于服务器集群

服务器集群，由相互连接的服务器组组成的并行或分布式系统。

由于服务器集群中的服务器运行相同的计算任务，从外部看，这组服务器表现为一个虚拟服务器，对外提供统一的服务。

虽然单台服务器的计算能力有限，但成百上千台服务器组成服务器集群后，整个系统具有强大的计算能力，可以支撑大数据分析的计算负载。

Hadoop大数据集群是分布式计算和服务器集群的成功实践，学习大数据，Hadoop一直是必学的重点。

以上简单介绍了大数据技术、分布式计算和服务器集群的基本概念。随着大数据的快速发展，大数据技术不断迭代更新，但分布式计算和服务器集群仍然是必须掌握的关键技术概念。