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服务器机群，服务器机群必须要同一型号吗

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hadoop基于底层大量物理服务器组成的集群对海量数据进行什么处理_百度...Hadoop是一个开源框架，用于分布式处理海量数据 。它通过将数据分散存储在多个节点上，实现了高可用性和高扩展性 。Hadoop采用了MapReduce模型，将数据划分为小块，由多个节点并行处理 ， 最终将结果汇总得到最终结果 。
大数据处理：海致算子专门用于处理大数据，可以处理多种类型的数据 ， 如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据 。它支持多种数据存储格式 ， 如文本文件、数据库和面向列的存储系统 。
处理多种数据类型：Hadoop支持处理多种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据 。高扩展性：Hadoop可以很容易地扩展到数千台服务器，支持PB级别的数据存储和处理 。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架； Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理；用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序 。
成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低 。高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快 。
Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架 。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的 。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败 ， 因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理 。
集群、分布式、微服务概念和区别微服务是一种设计架构，分布式是一种部署方式 。分布式一定属于微服务，但是，微服务不一定属于分布式 。怎么说呢？微服务就是比分布式粒度更小的拆分，降低耦合的同时，运维部署也更难了 。
服务器集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器 。
各自隔离，独立负责功能 。缺点：服务数量大 ， 后期运维较难 。分布式、微服务区别：分布式依赖整体组合，是系统的部署方式；微服务是架构设计方式，粒度更?。?服务之间耦合度更低 。独立小团队负责，敏捷性更高 。
微服务与分布式的细微差别是，微服务的应用不一定是分散在多个服务器上，他也可以是同一个服务器 。微服务架构是分布式服务架构的子集 。
比如集群部署 ， 它是把相同应用复制到不同服务器上，但是逻辑功能上还是单体应用 。
总而言之 ， 分布式和集群主要作用是就是为了解决系统的高可用以及高并发 。最后，在聊聊负载均衡 。
服务器集群是什么?1、集群系统通常由多个服务器组成，每个服务器都有多个处理器、内存和存储设备 。集群系统的主要目的是通过并行计算和负载均衡，提高系统的处理能力和响应速度，同时降低成本和风险 。
2、集群：一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理 。一个客户与集群相互作用时 ， 集群是一个独立的服务器 。集群配置是用于提高可用性和可缩放性 。
3、集群是由一些互相连接在一起的计算机构成的一个并行或分布式系统 。这些计算机一起工作并运行一系列共同的应用程序，同时，为用户和应用程序提供单一的系统映射 。从外部来看，它们仅仅是一个系统 ， 对外提供统一的服务 。
4、分布式与集群是不一样的，简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率 。
5、集群，英文名称为Cluster，通俗地说 ， 集群是这样一种技术：它将多个系统连接到一起，使多台服务器能够像一台机器那样工作或者看起来好像一台机器 。采用集群系统通常是为了提高系统的稳定性和网络中心的数据处理能力及服务能力 。
6、问题2：云是依托集群来做的 。群集是实现云技术的一个基础平台 。
服务器集群是怎么做的?使用集群服务拥有整个集群系统资源的所有权 。如磁盘驱动器和IP地址将自动地从有故障的服务器上转移到可用的服务器上 。
下面就开始在两个节点上安装群集服务 。在此以server1为例，安装方法是：打开服务器管理器图标---添加功能，从中选择故障转移群集 。
服务器的集群系统是比较复杂的功能，这个得根据你业务的需求来确定使用什么架构 。如果是做mysql的集群 ， 可以使用mycat中间件做读写分离，也可以使用MHA，来实现MySQL的集群 。
可以是服务器集群，比如：底层服务器虚拟化，各个节点组成的集群 。也可以是应用程序，比如一个web网站 ， 部署多个节点，通过nginx去配置反向代理，这也是一个集群 。又或者是redis、zookeeper、kafka等都可以部署集群模式 。
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