标签：工作 ad c 服务器 学习 关系 总结 hadoop r
一次在群里面看到群友们在讨论这个的区别，看了他们发表的言论，觉得很有道理，很通俗易懂，就当做学习的笔记记录在这里：
用两个例子看清楚分布式和集群的区别：
例子1：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
例子2：
一堆机器堆在这儿，具备一定的相同的功能属性，就可以叫集群
分布式的话，应该是具备分布式特性的一类系统
集群的作用：负载均衡，错误恢复
集群式资源整合，分布式是计算能力整合
集群=聚合，分布式=组合
看完上面的一些总结的描述，其实这两个的区别已经很明显了，而且定义也很清楚，记录下来方便以后查阅。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/garinzhang/p/difference_between_cluster_and_distribute.html
