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分布式和云計算有什么區(qū)別？
“云是一個更上層、更抽象、更玄乎的概念。而分布式是一個很具體的概念。若沒有分布式，云就無從談起。但分布式計算卻不一定都是云?！狈植际绞峭ㄟ^應(yīng)用設(shè)計，將任務(wù)進行分解。云計算是通過類似網(wǎng)格的東西，由系統(tǒng)自動進行資源組合。什么是分布式計算？所謂分布式計算是一門計算機科學(xué)，它研究如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然后把這些部分分配給許多計算機進行處理，最后把這些計算結(jié)果綜合起來得到最終的結(jié)果。 最近的分布式計算項目已經(jīng)被用于使用世界各地成千上萬位志愿者的計算機的閑置計算能力，通過因特網(wǎng)，您可以分析來自外太空的電訊號，尋找隱蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以尋找超過1000萬位數(shù)字的梅森質(zhì)數(shù)；您也可以尋找并發(fā)現(xiàn)對抗艾滋病病毒的更為有效的藥物。這些項目都很龐大，需要驚人的計算量，僅僅由單個的電腦或是個人在一個能讓人接受的時間內(nèi)計算完成是決不可能的。 分布式計算是利用互聯(lián)網(wǎng)上的計算機的 CPU 的閑置處理能力來解決大型計算問題的一種計算科學(xué)。下面，我們看看它是怎么工作的： 首先, 要發(fā)現(xiàn)一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題。這類問題一般是跨學(xué)科的、極富挑戰(zhàn)性的、人類急待解決的科研課題。其中較為著名的是: 1.解決較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，例如：GIMPS（尋找最大的梅森素數(shù)）。 2.研究尋找最為安全的密碼系統(tǒng)，例如：RC-72（）。 3.生物病理研究，例如：Folding@home（研究蛋白質(zhì)折疊，誤解，聚合及由此引起的相關(guān)疾?。?。 4.各種各樣疾病的藥物研究，例如：United Devices（尋找對抗癌癥的有效的藥物）。 5.信號處理，例如：SETI@Home（在家尋找地外文明）。 從這些實際的例子可以看出，這些項目都很龐大，需要驚人的計算量，僅僅由單個的電腦或是個人在一個能讓人接受的時間內(nèi)計算完成是決不可能的。在以前，這些問題都應(yīng)該由超級計算機來解決。但是, 超級計算機的造價和維護非常的昂貴，這不是一個普通的科研組織所能承受的。隨著科學(xué)的發(fā)展，一種廉價的、高效的、維護方便的計算方法應(yīng)運而生——分布式計算！ 隨著計算機的普及，個人電腦開始進入千家萬戶。與之伴隨產(chǎn)生的是電腦的利用問題。越來越多的電腦處于閑置狀態(tài)，即使在開機狀態(tài)下CPU的潛力也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能被完全利用。我們可以想象，一臺家用的計算機將大多數(shù)的時間花費在“等待”上面。即便是使用者實際使用他們的計算機時,處理器依然是寂靜的消費，依然是不計其數(shù)的等待（等待輸入，但實際上并沒有做什么）。互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn), 使得連接調(diào)用所有這些擁有限制計算資源的計算機系統(tǒng)成為了現(xiàn)實。 那么，一些本身非常復(fù)雜的但是卻很適合于劃分為大量的更小的計算片斷的問題被提出來，然后由某個研究機構(gòu)通過大量艱辛的工作開發(fā)出計算用服務(wù)端和客戶端。服務(wù)端負(fù)責(zé)將計算問題分成許多小的計算部分，然后把這些部分分配給許多聯(lián)網(wǎng)參與計算的計算機進行并行處理，最后將這些計算結(jié)果綜合起來得到最終的結(jié)果。 當(dāng)然，這看起來也似乎很原始、很困難，但是隨著參與者和參與計算的計算機的數(shù)量的不斷增加, 計算計劃變得非常迅速，而且被實踐證明是的確可行的。目前一些較大的分布式計算項目的處理能力已經(jīng)可以達到甚而超過目前世界上速度最快的巨型計算機。 您也可以選擇參加某些項目以捐贈的 Cpu 內(nèi)核處理時間,您將發(fā)現(xiàn)您所提供的 CPU 內(nèi)核處理時間將出現(xiàn)在項目的貢獻統(tǒng)計中。您可以和其他的參與者競爭貢獻時間的排名，您也可以加入一個已經(jīng)存在的計算團體或者自己組建一個計算小組。這種方法很利于調(diào)動參與者的熱情。 隨著民間的組隊逐漸增多, 許多大型組織(例如公司、學(xué)校和各種各樣的網(wǎng)站)也開始了組建自己的戰(zhàn)隊。同時，也形成了大量的以分布式計算技術(shù)和項目討論為主題的社區(qū)，這些社區(qū)多數(shù)是翻譯制作分布式計算項目的使用教程及發(fā)布相關(guān)技術(shù)性文章，并提供必要的技術(shù)支持。 那么誰可能加入到這些項目中來呢? 當(dāng)然是任何人都可以! 如果您已經(jīng)加入了某個項目，而且曾經(jīng)考慮加入計算小組, 您將在分布式計算總站及論壇里找到您的家。任何人都能加入任何由我站的組建的分布式計算小組。希望您在分布式總站及論壇里發(fā)現(xiàn)樂趣。 參與分布式計算——一種能充分發(fā)揮您的個人電腦的利用價值的最有意義的選擇——只需要下載有關(guān)程序，然后這個程序會以最低的優(yōu)先度在計算機上運行，這對平時正常使用計算機幾乎沒有影響。如果你想利用計算機的空余時間做點有益的事情，還猶豫什么？馬上行動起來吧，你的微不足道的付出或許就能使你在人類科學(xué)的發(fā)展史上留下不小的一筆呢！ 專業(yè)定義 （科學(xué)技術(shù)信息研究所對分布式計算的定義） 分布式計算是近年提出的一種新的計算。所謂分布式計算就是在兩個或多個軟件互相共享信息，這些軟件既可以在同一臺計算機上運行，也可以在通過網(wǎng)絡(luò)連接起來的多臺計算機上運行。分布式計算比起其它算法具有以下幾個優(yōu)點： 1、稀有資源可以共享， 2、通過分布式計算可以在多臺計算機上平衡計算負(fù)載， 3、可以把程序放在最適合運行它的計算機上， 其中，共享稀有資源和平衡負(fù)載是計算機分布式計算的核心思想之一。 實際上，網(wǎng)格計算就是分布式計算的一種。如果我們說某項工作是分布式的，那么，參與這項工作的一定不只是一臺計算機，而是一個計算機網(wǎng)絡(luò)，顯然這種“螞蟻搬山”的。網(wǎng)格計算的實質(zhì)就是組合與共享資源并確保系統(tǒng)安全。狹義云計算是指IT基礎(chǔ)設(shè)施的交付和使用模式，指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴展的（硬件、平臺、軟件）。 提供資源的網(wǎng)絡(luò)被稱為“云”?！霸啤敝械馁Y源在使用者看來是可以無限擴展的，并且可以隨時獲取，按需使用，隨時擴展，按使用付費。這種特性經(jīng)常被稱為像水電一樣使用IT基礎(chǔ)設(shè)施。 2、廣義云計算 廣義云計算是指服務(wù)的交付和使用模式，指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴展的。這種服務(wù)可以是IT和軟件、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的，也可以是任意其他的服務(wù)。 解釋： 這種資源池稱為“云”?！霸啤笔且恍┛梢宰晕揖S護和管理的虛擬計算資源，通常為一些大型服務(wù)器集群，包括計算服務(wù)器、存儲服務(wù)器、寬帶資源等等。云計算將所有的計算資源集中起來，并由軟件實現(xiàn)自動管理，無需人為參與。這使得應(yīng)用提供者無需為繁瑣的細(xì)節(jié)而煩惱，能夠更加專注于自己的業(yè)務(wù)，有利于創(chuàng)新和降低成本。 有人打了個比方：這就好比是從古老的單臺發(fā)電機模式轉(zhuǎn)向了電廠集中供電的模式。它意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。最大的不同在于，它是通過互聯(lián)網(wǎng)進行傳輸?shù)摹? 云計算是并行計算(Parallel Computing)、分布式計算(Distributed Computing)和網(wǎng)格計算(Grid Computing)的發(fā)展，或者說是這些計算機科學(xué)概念的商業(yè)實現(xiàn)。云計算是虛擬化(Virtualization)、效用計算(Utility Computing)、IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))、PaaS(平臺即服務(wù))、SaaS(軟件即服務(wù))等概念混合演進并躍升的結(jié)果。 總的來說，云計算可以算作是網(wǎng)格計算的一個商業(yè)演化版。早在2002年，我國就針對傳統(tǒng)網(wǎng)格計算思路存在不實用問題，提出計算池的概念：“把分散在各地的高性能計算機用高速網(wǎng)絡(luò)連接起來，用專門設(shè)計的中間件軟件有機地粘合在一起，以Web界面接受各地科學(xué)工作者提出的計算請求，并將之分配到合適的結(jié)點上運行。計算池能大大提高資源的服務(wù)質(zhì)量和利用率，同時避免跨結(jié)點劃分應(yīng)用程序所帶來的低效性和復(fù)雜性，能夠在目前條件下達到實用化要求?！比绻麑⑽闹械摹案咝阅苡嬎銠C”換成“服務(wù)器集群”，將“科學(xué)工作者”換成“商業(yè)用戶”，就與當(dāng)前的云計算非常接近了。 云計算具有以下特點： (1) 超大規(guī)模。“云”具有相當(dāng)?shù)囊?guī)模，Google云計算已經(jīng)擁有100多萬臺服務(wù)器， Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的“云”均擁有幾十萬臺服務(wù)器。企業(yè)私有云一般擁有數(shù)百上千臺服務(wù)器?！霸啤蹦苜x予用戶前所未有的計算能力。 (2) 虛擬化。云計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應(yīng)用服務(wù)。所請求的資源來自“云”，而不是固定的有形的實體。應(yīng)用在“云”中某處運行，但實際上用戶無需了解、也不用擔(dān)心應(yīng)用運行的具置。只需要一臺筆記本或者一個手機，就可以通過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)來實現(xiàn)我們需要的一切，甚至包括超級計算這樣的任務(wù)。 (3) 高可靠性?！霸啤笔褂昧藬?shù)據(jù)多副本容錯、計算節(jié)點同構(gòu)可互換等措施來保障服務(wù)的高可靠性，使用云計算比使用本地計算機可靠。 (4) 通用性。云計算不針對特定的應(yīng)用，在“云”的支撐下可以構(gòu)造出千變?nèi)f化的應(yīng)用，同一個“云”可以同時支撐不同的應(yīng)用運行。 (5) 高可擴展性?！霸啤钡囊?guī)?？梢詣討B(tài)伸縮，滿足應(yīng)用和用戶規(guī)模增長的需要。 (6) 按需服務(wù)?！霸啤笔且粋€龐大的資源池，你按需購買；云可以象自來水，電，煤氣那樣計費。 (7) 極其廉價。由于“云”的特殊容錯措施可以采用極其廉價的節(jié)點來構(gòu)成云，“云”的自動化集中式管理使大量企業(yè)無需負(fù)擔(dān)日益高昂的數(shù)據(jù)中心管理成本，“云”的通用性使資源的利用率較之傳統(tǒng)系統(tǒng)大幅提升，因此用戶可以充分享受“云”的低成本優(yōu)勢，經(jīng)常只要花費幾百美元、幾天時間就能完成以前需要數(shù)萬美元、數(shù)月時間才能完成的任務(wù)。
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集中式系統(tǒng)和分布式系統(tǒng)有什么區(qū)別？
分布式計算機系統(tǒng)的特點：無主從區(qū)分；計算機之間交換信息；資源共享；相互協(xié)作完成一個共同任務(wù)分布式計算機系統(tǒng)的功能：通信結(jié)構(gòu)；網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)；分布式操作系統(tǒng)（透明性）
分布式系統(tǒng)的優(yōu)點：集中式系統(tǒng)的特點分布的需求分布式系統(tǒng)的優(yōu)點：方便使用；強壯性和可靠性；資源共享；可擴性；最終用戶的生產(chǎn)效率；維護方便與單機操作系統(tǒng)的區(qū)別在進程通信、資源管理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)等方面進程通信與單機的不同處：不共享內(nèi)存；可靠性低；通信的實現(xiàn)：語義、語法、定時資源管理與單機的不同處：多管理者管同一類資源管理：一個類中可以有多個資源，但每個資源本身還是由單個管理者管理。 分布式計算機系統(tǒng)是一種計算機硬件的配置。它是一種多處理器的計算機系統(tǒng)，各處理器通過互連網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成統(tǒng)一的系統(tǒng)。系統(tǒng)采用分布式計算結(jié)構(gòu)，即把原來系統(tǒng)內(nèi)中央處理器處理的任務(wù)分散給相應(yīng)的處理器，實現(xiàn)不同功能的各個處理器相互協(xié)調(diào)，共享系統(tǒng)的外設(shè)與軟件。這樣就加快了系統(tǒng)的處理速度，簡化了主機的邏輯結(jié)構(gòu)，特別適合于工業(yè)生產(chǎn)線自動控制和企事業(yè)單位的管理，成本低，易于維護，成為計算機在應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展的一個重要方向。 集中式系統(tǒng)，主要指IBM、HP等小型機以上檔次的系統(tǒng)，一個主機帶多個終端。終端沒有數(shù)據(jù)處理能力，運算全部在主機上進行?，F(xiàn)在的銀行系統(tǒng)，大部分都是這種集中式的系統(tǒng)，此外，在大型企業(yè)、科研單位、、等也有分布。集中式系統(tǒng)，主要流行于上個世紀(jì)。現(xiàn)在還在使用集中式系統(tǒng)的，很大一部分是為了沿用原來的軟件，而這些軟件往很昂貴。
該如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)知識？
我剛開始學(xué)習(xí)接觸編程時，是接觸的C語言，然后是C++，后來就是Java。當(dāng)我第一次接觸Java時，就深深地愛上了它，因為它簡單，易懂。之后接觸JavaWeb，開始學(xué)些開發(fā)后端的技術(shù)。那時大數(shù)據(jù)也比較火熱，再加上自己本身就是數(shù)學(xué)出生，大數(shù)據(jù)對我來說就是一個很好的選擇啦。
慢慢地我就開始接觸大數(shù)據(jù)，從JavaSE學(xué)起，接著學(xué)習(xí)Linux系統(tǒng)，其中Linux中有CentOS和ubuntu，這兩者個人覺得都好用。接著學(xué)習(xí)地就是Hadoop，它包括兩大塊HDFS（分布式文件系統(tǒng)）和MapReduce（并行計算框架），雖說MapReduce現(xiàn)在用的少了，但是學(xué)習(xí)它之后，對你以后學(xué)習(xí)更好的并行計算框架來說有很多的好處。接著就可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)倉庫Hive，Hive的底層實現(xiàn)其實就是MapReduce，它使用的SQL語言叫做HQL，之前學(xué)過MySQL數(shù)據(jù)庫的話，很容易上手，但是想更深的了解Hive的話，還需學(xué)習(xí)MapReduce，Hive它用于OLAP，不支持事務(wù)性。接著再學(xué)習(xí)HBase面向列族的分布式數(shù)據(jù)庫，它支持事務(wù)操作，但是在實踐中個人感覺不太好使。它是架在Hadoop之上的數(shù)據(jù)庫，適用于隨機訪問，實時讀寫。然而有了大量的數(shù)據(jù)之后，如何更好的把來源不同的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到自己想要用的數(shù)據(jù)庫中呢，可以使用Sqoop，個人認(rèn)為它簡單好用，方便。
接下來就可以學(xué)習(xí)Flume，它是一個分布式的收集日志的框架，可以處理很多種類型的文件。接著就學(xué)習(xí)Kafka，它是一個消息發(fā)布訂閱實時處理系統(tǒng)。具有高吞吐量的能力。接著可以學(xué)習(xí)Strom ，實時的流計算框架?？梢愿咚俚木鹑?shù)據(jù)，可以執(zhí)行各種數(shù)據(jù)的并行計算。接下來就可以學(xué)習(xí)Spark，Spark由SparkSQL、Spark Streaming、MLlib、Graph等組成，可以解決Batch Processing、Stream Processing、Ad-hocQuery（即席查詢）等三大核心問題。Spark確實相比于MapReduce來說要快很多，畢竟它是基于內(nèi)存計算的框架。
接下來還可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)等相關(guān)的知識。
現(xiàn)在我就開始解讀一下什么是大數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)顧名思義就是數(shù)據(jù)量很大,大到什么級別嗎？它不是幾兆，不是幾個GB,而是幾百GB,幾個TB,幾個PB，達到傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫根本承受不了，現(xiàn)在一般都是用Hadoop技術(shù)，Hive技術(shù)，Spark技術(shù)等處理。
那么大數(shù)據(jù)的特征有哪些呢？有4點
1.數(shù)據(jù)在體量方面很大，比如說文字，有各種各樣的來源，有電子書|實體書|雜志|報刊等，它們的數(shù)據(jù)大吧。
2.數(shù)據(jù)的類型多種多樣，有些是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，像存在Oracle,MySQL這些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)，一般都是結(jié)構(gòu)化，可 以是還有非結(jié)構(gòu)化，比如HTML,WORD，execl等格式。
3.它們的價值密度低，這樣說吧，你比如說觀看一條數(shù)據(jù)好像價值也不大，但是分析所有的數(shù)據(jù)之后呢？總會挖掘出一些 重要的東西。
大數(shù)據(jù)的特征
4.處理這些數(shù)據(jù)的速度要快。比如像Hadoop技術(shù)的MapReduce計算框架，相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫處理速度要快，它的吞吐量 特別的大，再比如Spark，Spark在內(nèi)存方面計算比Hadoop快100倍，在磁盤方面計算快10倍。
大數(shù)據(jù)的處理與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理的區(qū)別是什么呢？
就是使用全部的數(shù)據(jù)來分析，得出結(jié)論，想想就知道它的好處啦。
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用？？？
可以做推薦系統(tǒng)的，想電商、影視類的app，你平時關(guān)注什么商品，或者瀏覽什么類型的商品，或者看什么類型的影視，或者看誰主要的影視，經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析處理之后，這些app就會推薦想類似的商品或者影視
在銷售方面，我想一個例子大家都聽說過，就是尿片和啤酒的銷售
銀行方面的反欺詐應(yīng)用。經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)分析，可以得出欺詐的行為特征，根據(jù)這些特征就可以更大概率的確定是不是欺詐行為
人工智能方面，想Google的阿爾法狗，無人汽車駕駛等，這些都在使用大數(shù)據(jù)。
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