進入大資料學習當中，相關的專業詞彙很多，尤其是涉及到技術概念，對於概念詞彙的理解，對於後續的技術學習和掌握，也是有好處的。今天我們來著重講解大資料當中的兩個重要概念，分布式計算以及伺服器集群。
大資料技術當中，分布式是非常核心的概念，從儲存到計算到分析，大資料處理的整個流程當中，分布式不可或缺。
對於如何實現大資料處理，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資料。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資料分散到各個機器上去執行，最後將分別計算的結構進行合併，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，多台機器同時平行計算，這樣處理資料的速度得到大大提公升。隨著需求的提公升，只需要在集群系統當中增加機器，就能實現更大規模的資料處理。
分布式計算，使得大資料處理的成本大大降低，所以才能支援大資料在更多企業更多場景下的應用落地。
伺服器集群，由互相連線在一起的伺服器群組成的乙個並行式或分布式系統。
由於伺服器集群中的伺服器執行同乙個計算任務，因此，從外部看，這群伺服器表現為一台虛擬的伺服器，對外提供統一的服務。
儘管單台伺服器的運算能力有限，但是將成百上千的伺服器組成伺服器集群後，整個系統就具備了強大的運算能力，可以支援大資料分析的運算負荷。
hadoop大資料集群，就是對分布式計算和伺服器集群的一次成功的實踐，而學習大資料，hadoop一直都是必學的一塊重點。
關於大資料技術基本概念，分布式計算與伺服器集群，以上就為大家做了乙個簡單的介紹了。大資料快速發展，大資料技術也在不斷迭代更新，但是分布式計算和伺服器集群，仍然是必須掌握的重點技術概念。
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