集群相关的概念
什么叫集群？
多台主机提供相同的服务的一组序列就叫集群
简单地说，集群就是指一组（若干个）相互独立的计算机，利用高速通信网络组成的一个较大的计算机服务系统，每个集群节点（集群系统中的单个计算机通常称为节点）都是运行各自服务的独立服务器。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。这些服务器之间可以彼此通信，协同向用户提供应用程序，系统资源和数据，并以单一系统的模式加以管理。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度或可靠性。
集群是指将多台计算机连接在一起，形成一个整体，共同完成某项任务。集群中的每台计算机都可以独立地运行应用程序，但它们之间可以相互通信和协作，以提高整个系统的性能和可靠性。
集群术语
集群的分类
集群主要分成三大类：
HA：高可用集群（High Availability Cluster）。
LBC：负载均衡集群/负载均衡系统（Load Balance Cluster）
HPC：科学计算集群（High Performance Computing Cluster）/高性能计算（High Performance Computing）集群。
常见特点和用途
常见特点和用途：
高性能计算(HPC)：集群可以用于高性能计算，将多个计算节点组合在一起，以并行处理复杂的科学、工程或数据分析任务。通过分摊计算负载，集群可以显著提高计算性能和处理能力。
高可用性和容错：通过将多个节点连接到一个集群中，系统可以在其中一个节点出现故障时继续提供服务。集群中的其他节点可以接管故障节点的工作，保证系统的高可用性和容错能力。
服务器负载均衡：集群可以用于负载均衡，将客户端请求分发到集群中的多个服务器节点上。通过平衡工作负载，集群可以提高系统的响应能力、吞吐量和可扩展性。
分布式存储：集群可以使用分布式存储系统，在多个节点上共享和管理大规模的存储容量。这种方式可以提供高容量、高可靠性和高性能的存储解决方案。
数据处理和分析：通过将多个计算节点组成集群，可以处理大规模的数据集，并执行复杂的数据处理和分析任务。这在大数据领域特别常见，例如使用Apache Hadoop等分布式计算框架。
集群的规模可以从几台计算机节点到数千台节点不等，取决于具体的应用场景和需求。集群管理软件和技术如Kubernetes、Apache Mesos和OpenStack等，可以帮助管理和编排集群资源，实现高效的集群计算和服务提供。
分布式与集群的联系与区别
(一) 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。
(二) 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。
(三) 分布式的每一个节点，都可以做集群，而集群并不一定就是分布式的。而分布式，从狭义上理解，也与集群差不多，但是它的组织比较松散，不像集群，有一定组织性，一台服务器宕了，其他的服务器可以顶上来。分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点宕了，这个业务就不可访问了。
集群是怎么分发的
一、背景介绍
在计算机领域，集群分发是指将任务或数据同时分发给多台计算机处理的过程。通过集群分发，可以提高计算效率，加快任务处理速度。本文将介绍集群分发的具体步骤。
二、任务分解
在进行集群分发之前，首先需要将任务进行分解。任务分解是将一个大任务拆分成多个小任务的过程，每个小任务可以独立执行。通过任务分解，可以提高计算效率，并且能够更好地利用集群中的计算资源。
三、任务调度
在任务分解完成后，需要进行任务调度，将各个小任务分发给不同的计算节点。任务调度是根据不同的调度策略，将任务分配给不同的计算节点，以达到最优的计算效果。常见的任务调度策略有负载均衡、最短作业优先等。
四、数据传输
在任务调度完成后，需要进行数据传输。数据传输是将任务所需的数据从主节点传输到各个计算节点的过程。数据传输可以通过网络进行，可以使用文件传输协议或者消息传输协议进行数据传输。
在数据传输过程中，需要保证数据的完整性和安全性。
五、并行计算
在数据传输完成后，各个计算节点可以开始并行计算。并行计算是指多个计算节点同时进行计算的过程，每个计算节点独立处理自己分配到的小任务，并将计算结果返回给主节点。
六、结果合并
在并行计算完成后，主节点需要将各个计算节点返回的计算结果进行合并。结果合并是将各个计算节点计算得到的部分结果进行合并，得到最终的计算结果。在结果合并过程中，需要保证数据的一致性和准确性。
七、任务监控
在整个集群分发过程中，需要进行任务监控，及时了解任务的执行情况和计算节点的状态。任务监控可以通过记录日志、发送心跳包等方式进行，以保证任务的正常进行和计算节点的稳定性。
八、错误处理
在集群分发过程中，可能会出现各种错误，如网络异常、计算节点故障等。需要设置相应的错误处理机制，及时处理和恢复错误，以保证任务的正常执行和计算的准确性。
九、优化策略
为了进一步提高集群分发的效率和性能，可以采用一些优化策略。例如，可以使用缓存技术减少数据传输的频率，可以使用并行计算技术提高计算速度，可以使用动态调度策略适应不同的计算负载等。
总结：
集群分发是将任务或数据同时分发给多台计算机处理的过程，包括任务分解、任务调度、数据传输、并行计算、结果合并、任务监控、错误处理和优化策略等步骤。通过合理地进行集群分发，可以提高计算效率，加快任务处理速度。
云计算与并行、分布式、集群和网格计算的区别
云计算是从集群技术发展而来，区别在于集群虽然把多台机器联了起来，但其某项具体任务执行的时候还是会
被转发到某台服务器上，而云可以简单的认为是任务可以被分割成多个进程在多台服务器上并行计算，然后得到结
果，好处在于大数据量的操作性能非常好。云可以使用廉价的PC服务器 ，可以管理大数据量与大集群，关键技术
在于能够对云内的基础设施进行动态按需分配与管理。云计算与并行计算、分布式计算的区别，以计算机用户来
说，并行计算是由单个用户完成的，分布式计算是由多个用户合作完成的，云计算是没有用户参与，而是交给网络
另一端的服务器完成的。
其他
集群和分布式
https://blog.csdn.net/qq_42764468/article/details/129920873
01. 什么是集群？
02. 集群为什么可以提高系统的可靠性？
03. 集群为什么可以提高系统的性能？
04. 什么是分布式计算？
05. 如何进行分布式计算？
06. 集群如何提高计算效率？
07. 集群的优点和缺点？
08. 集群是一种架构吗？
09. 什么是分布式？
10. 分布式系统为什么提高系统的可用性？
11. 分布式系统为什么可以提高系统的性能？
12. 分布式系统的优点和缺点？
13. 集群和分布式的区别？
14. 集群和分布式的关系？
15. 如何理解分布式系统可以运行在一个集群上？
16. 如何理解分布式系统运行在不属于一个集群的多台机器上？
17. 如何理解集群是分布式的？
18. 分布式是一种系统吗？
19. 分布式是一种架构吗？
20. 集群架构和分布式架构的关系？
参考资料
科普：并行计算、分布式计算、集群计算和云计算