分布式与集群都是涉及到了多个节点数据节点，但是在设计与使用上，它们还是有区别的，下面我们就来看看分布式与集群之间的区别与联系。

什么是分布式？

分布式(Distributed)是指一个系统由多个独立的计算机节点(或进程)组成，并且这些节点在物理层面上可能分布在不同空间位置，并且这些节点彼此之间能够通过网络进行通信和协作进行某些数据处理操作。

在分布式系统中，每个节点都拥有自己的计算资源（例如 CPU、内存、存储等），并且可以独立地运行和处理任务。充分利用这些节点的计算能力和存储能力，以提高系统的性能、可靠性和扩展性。

有了这些节点的支持，分布式系统可以更好地应对大规模数据处理、高并发访问、容错和灾备等需求。

在我们日常工作中，常见的分布式系统包括分布式数据库系统、分布式计算系统、分布式文件系统、分布式消息队列等。在现代互联网应用中，分布式系统已经成为基础设施的重要组成部分，被广泛应用于大规模数据处理、云计算、微服务架构等领域。

分布式包含的技术有哪些？

数据存储和处理方面

分布式数据库：如分布式关系型数据库（例如 MySQL Cluster、CockroachDB）、分布式键值存储（例如 Cassandra、DynamoDB）、分布式文档数据库（例如 MongoDB）、分布式列存储（例如 HBase）等。
分布式缓存：如 Redis、Memcached 等。
分布式文件系统：如 Hadoop HDFS、Google File System（GFS）、Amazon S3 等。
分布式计算框架：如 Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink 等。

中间件方面

系统容错和数据一致性

上列举的只是一些常见的分布式系统技术，当然还有其他的一些技术，例如在分布式任务调度，服务治理，以及系统的监控等场景中使用到的技术，实际上，随着分布式系统的发展，还会涌现出更多的新技术和解决方案，以应对不断变化的需求和挑战。

集群(Cluster)是指将多台计算机节点通过网络连接在一起，利用网络进行通信和协作，来共同完成某个任务或提供某项服务的组合体系。在一个集群中，各个节点之间可以相互通信、共享资源，并且能够相互协作以实现高性能、高可用性和可伸缩性等目标。

集群在各种领域和场景中都有广泛的应用，例如云计算、大数据处理、容器编排、高性能计算等。通过搭建集群，可以实现系统的高性能、高可用性和弹性扩展，从而满足不同规模和复杂度的应用需求。

集群管理和编排

分布式存储

负载均衡

以上列举的是一些常见的集群技术，还有我们经常听到的应用集群、数据存储集群、文件存储集群、中间件集群等。相信随着互联网分布式系统的发展和应用场景的不断变化，还会出现更多新的集群技术和解决方案。

一个最简单的概念就是：集群是所有节点干同一件事情，而分布式是每个节点干不同的事情。

也就是说，集群是一组相互连接的计算机节点，这些节点被视为一个单一的实体，共同提供某项服务或执行某个任务。集群的目标是将多个节点集合在一起，以共享资源、提高可用性和实现负载均衡。

而分布式系统是由多台独立的计算机节点组成，这些节点通过网络进行通信和协作，共同完成某个任务或提供某项服务。分布式系统的设计目标是将任务分布到不同的节点上，并充分利用这些节点的计算能力和存储能力，以提高系统的性能、可靠性和扩展性。

虽然分布式系统和集群都涉及多个计算节点的组合，但它们在组织结构、通信模式、部署方式等方面有一些区别。分布式系统更侧重于任务的分布和协作，而集群更侧重于资源共享和负载均衡。