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。

你可能感兴趣的:(大数据概念解析:分布式计算与服务器集群)