简述这三种分布式系统中计算和数据的协作机制的有什么共同点和不同点？

1. 简述这三种分布式系统中计算和数据的协作机制的有什么共同点和不同点？

主流的3种分布式存储文件系统存储架构分两种，一种是传统存储阵列架构，另一种就是分布式存储架构。
一、当前市场上，比较主流的3种分布式存储文件系统，分别有AFS、GFS、Lustre。它们基本都有一个共通点——全局名字空间、缓存一致性、安全性、可用性和可扩展性。 
二、3种分布式存储文件系统的各自特点 1.AFS 由卡内基美隆大学最初设计开发的AFS，目前已经相当成熟，用于研究和部分大型网络中。AFS是AndrewFileSystem的简称，它的主要组建包括Cells、AFSclients、基本存储单元Volumes、AFSservers和Volumereplication。 拥有良好可扩展性的AFS，能够为客户端带来性能的提升和可用性的提高。AFS将文件系统的可扩展性放在了设计和实践的首要位置，因此AFS拥有很好的扩展性，能够轻松支持数百个节点，甚至数千个节点的分布式环境。它实现的是模块化的，所以并不要求在每台服务器上运行所有服务器进程。 但值得一提的是，AFS的缺点在于管理员界面友好性不足，需要更多的专业知识来支持。 
2.GFS 被称为文件系统的GFS（GoogleFileSystem），是用以实现非结构化数据的主要技术和文件系统。它的性能、可扩展性、可靠性和可用性都受到了肯定。它主要运行在大量运行Linux系统的普通机器上，能大大降低它的硬件成本。 文件的大小，一直是文件系统要考虑的问题。对于任何一种文件系统，成千上万的几KB的系统很容易压死内存。所以，对于大型的文件，管理要高效，对于小型的文件，也需要支持，但是并没有进行优化。在GFS中，chunkserver的大小被固定为64MB，这样的块规模比一般的文件系统的块规模要大得多，可以减少元数据metadata的开销，减少Master的交互。但是，太大的块规模也会产生内部碎片，或者同一个chunk中存在多个小文件可能会产生访问热点。 3.QKFile qkf是qkfile项目的燃料，qkfile项目是一个全球性的公共分布式文件系统，可以给网盘、云存储、短视频、图片、cdn等领域提供可靠的文件存储分发服务。

2. 云计算和一般分布式计算不同的六大特点是什么

云计算技术特点：弥漫性、无所不在的分布性和社会性。它是一种新兴的共享基础架构的方法，可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。
云计算并不是六大特征，而是五大特征。特征如下：
1.支持异构基础资源
云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算（服务器）、存储（存储设备）和网络（交换机、路由器等设备）；软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。
2.支持资源动态扩展
支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，亦或任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。
3.支持异构多业务体系
在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。
4.支持海量信息处理
云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源；在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务；而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。
5.按需分配，按量计费
按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。
云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

3. 云计算是一种大规模分布式并行计算方式吗

 云计算是一种大规模分布式并行计算方式吗  云计算是一种新的IT资源提供模式，可以简单地把它理解成一个数据中心，这个数据中心的计算机可以自动地管理和动态的分配、部署、配置、重新配置以及回收资源，也可以自动安装软件和应用。云计算的构成包括硬件、软件和服务。硬件主要是x86或Power的机器。软件包括管理计算机自动化的软件，以及被管理的软件。服务是指云计算中心的搭建和以后的运维。云计算中心向它的用户提供的是装好软件和应用的虚拟计算机，这个虚拟计算机有可能对应一台物理机，已有可能多个虚拟机对应一台物理机。最终用户通过网络连接到虚拟机，相当于用户拥有了一台已装好他需要使用的软件的服务器。用户拥有一定的权限，当然他还可以安装其它云计算中心不提供的软件。
  云计算、分布式计算、并行计算有什么区别与联系？  云计算中的云是相对于客户端而言，其实云计算本质上是客户端-服务器模式，只是在服务器端通过分布式存储、虚拟化等技术提供了诸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服务。  简单来说：  云计算只是分布式计算的一种特殊形式，它的特色是资源（计算、存储）的租用。  网格，也是分布式计算的一种，不过强调的资源的共享与协作。
  并行计算 分布式计算 sdn 哪个好发sci论文  并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。  所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。  时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解.
  海量数据，分布式计算，并行计算 虚拟化与云计算的关系是怎样的  海量数据涉及到一些方面。我给你介绍一下  第一点涉及到云存储和分布式存储。第二点涉及到分布式计算和并行计算。  分布式计算和并行计算：并行计算偏科学领域，偏单用户，单请求，在配置多处理机的服务器下处理。分布式计算偏多用户，多请求，涉及多台服务器多个计算单元的分布式处理。  分布式计算本身又分为两种，一种是单任务拆分，如mapreduce来实现；一种是多请求分布式调度，涉及到云计算paas  云计算中的云是相对于客户端而言，其实云计算本质上是客户端-服务器模式，只是在服务器端通过分布式存储、虚拟化等技术提供了诸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服务。  简单来说：  云计算只是分布式计算的一种特殊形式，它的特色是资源（计算、存储）的租用。  网格，也是分布式计算的一种，不过强调的资源的共享与协作。
  云计算和分布式计算是对立的概念吗？  分布式计算，同样与云计算既有联系，又有区别：  第一种，WEB出现前的互联网(出现前的互联网)，如阿帕网，就是典型的分布式计算，并不需要服务器作为计算中心。仅有分布式计算，并不等于云计算，因为云计算还有集中存储和计算的部分。  第二种，P2P，即无须经由服务器，一台计算机与另一台计算机直接相联。其重要特点是对等，没有主从之分。在可管理的P2P模式下，虽然可以经过服务器，但不同于主从机结构处，在于它也可以不通过服务器，而主从机结构不通过服务器是不可以的。云计算不同于P2P之处，在于它必须以集中计算和存储作为分布式计算的互补方面。  第三种，协同计算，可以认为是P2P形式的推广，从点对点，发展到群组协作，即时消息、SNS等，都可以是基于协同计算和并行计算的。协同计算已非常接近云计算，但仍有不同，例如SOA(面向服务架构)可以复用服务模块，但这可能只是发生于应用之间，必须将这些可复用资源移向独立于应用的云服务器中，才算云计算。 现有许多云计算的定义，都往往偏向上述情况中的某一边，因此显得似是而非。需提醒的是，业内人士谈云计算往往有特定语境，比如说云计算建设要加强集中计算和分享。结合具体所指，可能并没有错，因为它可能是指云计算基础设施或平台本身建设，也可能是针对大企业的云端业务。但听的人往往听错，以为这就是云计算的全部，体会不到分布式计算和应用端的存在。这就造成误导和误解。 这种情况并不可怕，消除误解就会搞明白。但还有一种情况就不同了。一些大企业在搞云计算时，以传统的网格计算、主从机的旧理念，把云计算纳入排斥分布式计算的集中计算的轨道，那就属于内行的传统与保守了。目前对于集成的理解，就有这种实际问题存在。
   
  如何在Windows上搭建CFX分布式并行计算平台  Mysql 的集群系统, 有多台服务器组成,每个服务器都提供相同的Mysql服务. 形成一个更高性能的Mysql服务系统
  云计算与分布式计算有区别吗?  分布式技术其实质上是一种基于网络的计算机处理技术。一个分布式系统（Distributed System）是一组逻辑和物理上互联的处理单元的集合。其实质就是对资源的系统范围的分散控制，以达到应用程序的协同执行。这种系统不要求单台计算机的功能十分强大，故能降低成本。分布式系统具有快速访问、多用户使用的优点。系统中的每台计算机可以方便快捷的访问其他内部节点的信息文件，它既可以为本地用户的特殊要求服务，也可以为网络中其他用户服务，实现不同计算机之间的通信与协同工作。  云计算（Cloud Computing）是分布式处理、并行处理、网格计算的发展，是虚拟化、效用计算、IaaS、PaaS、SaaS等概念混合跃升的结果。基本原理是将计算任务分布在云端的大量的分布式计算机上、数据也存储在云端，使得企业将有限的资源切换到需要的应用上，降低企业运行的成本。这样带来的结果是中小企业不需要购置专门的计算机系统去满足某一应用需求，只需要想云计算中心支付服务费即可获得响应服务，而云计算中心则大规模的云，以向用户提供服务。总的来说云计算具有如下的特点：超大规模云计算集群、虚拟化、高可靠性、通用性、按需服务、极其廉价。
  一直分不清并行计算和分布式计算的区别，望大虾指点。  并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。 时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。  并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。  分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多计算机进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。  最近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，寻找隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以寻找超过1000万位数字的梅森质数；您也可以寻找并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很庞大，需要惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受的时间内计算完成是决不可能的。  所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息，这些软件既可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下几个优点： 1、稀有资源可以共享。2、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。3、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。其中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。  云计算技术的出现是并行计算技术、软件技术、网络技术发展的必然结果。并行计算不是云计算。云计算萌芽于并行计算  云计算的萌芽应该从计算机的并行化开始，并行机的出现是人们不满足于CPU摩尔定率的增长速度，希望把多个计算机并联起来，从而获得更快的计算速度。这是一种很简单也很朴素的实现高速计算的方法，这种方法后来被证明是相当成功的。  3.并行计算、网格计算只用于用于特定的科学领域，专业的用户  并行计算、网格计算的提出主要是为了满足科学和技术领域的专业需要，其应用领域也基本限于科学领域。传统并行计算机的使用是一个相当专业的工作，需要使用者有较高的专业素质，多数是命令行的操作，这是很多专业人士的噩梦，更不用说普通的业余级用户了。  4.并行计算追求的高性能  在并行计算的时代，人们极力追求的是高速的计算、采用昂贵的服务器，各国不惜代价在计算速度上超越他国，因此，并行计算时代的高性能机群是一个“快速消费品”，世界TOP500高性能计算机地排名不断地在刷新，一台大型机群如果在3年左右不能得到有效的利用就远远的落后了，巨额投资无法收回。  5.云计算对于单节点的计算能力要求低  而云计算时代我们并不去追求使用昂贵的服务器，我们也不用去考虑TOP500的排名，云中心的计算力和存储力可随着需要逐步增加，云计算的基础架构支持这一动态增加的方式，高性能计算将在云计算时代成为“耐用消费品”。
  请问并行计算和分布式计算的区别和联系都是什么？  首先，应用的场合和解决的问题不一样。分布式计算比较倾向于在计算寻找模式的东西，穷举暴力之类的计算。分布式的计算被分解后的小任务互相之间有独立性，节点之间的结果几乎不互相影响，实时性要求不高。而并行计算则比较倾向于一些海量数据进行分析处理的场合，每个节点的每一个任务块都是必要的，计算的结果相互影响，要求每个节点的计算结果要绝对正确，并且在时间上做到同步。举例来说，像MD5破解，就比较适合使用大规模的分布式计算来穷举，但对海量日志数据进行处理来分析用户行为就比较适合并行计算处理。  其次，实现方式区别比较大。分布式计算会是一个比较松散的结构，并行计算则是各节点之间通过高速网络或其它总线之类的东西连接。因此并行计算一般在企业内部进行，而分布式计算可能会跨越局域网，或者直接部署在互联网上，节点之间几乎不互相通信。很多公益性的项目，就是的使用分布式计算的方式在互联网上实现，比如以寻找外星人为目的的SETI项目。
   

4. 大数据系统为什么要采用分布式的架构

亲亲您好，很高兴能为您解答，亲亲大数据系统要采用分布式的架构是因为高性能 分布式存储将热点区域数据投射到高速存储中,当这些区域不再是热点区域的时候,那么系统会自动将他们移除高速存储,以此来减少反应时间。2.支持分级存储 因为分布式存储是通过网络进行耦合连接的方式,分布式存储可以将高速存储和低速存储分开来部署。3.弹性扩展 因为网络强大的扩展性,分布式存储可以弹性扩展存储容量,理论上节点可以扩充到几千个,并且节点扩展后,旧的数据会自动的迁移到新节点。4.存储系统标准化 分布式存储,多采用行业标准接口进行存储。大数据操作系统（英文：BigData-Operating System）是一款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统。希望我的回答对您有帮助！记得给个赞啊！祝您生活愉快，平安喜乐！[抱抱][抱抱][大红花][大红花]【摘要】
大数据系统为什么要采用分布式的架构【提问】
亲亲您好，很高兴能为您解答，亲亲大数据系统要采用分布式的架构是因为高性能 分布式存储将热点区域数据投射到高速存储中,当这些区域不再是热点区域的时候,那么系统会自动将他们移除高速存储,以此来减少反应时间。2.支持分级存储 因为分布式存储是通过网络进行耦合连接的方式,分布式存储可以将高速存储和低速存储分开来部署。3.弹性扩展 因为网络强大的扩展性,分布式存储可以弹性扩展存储容量,理论上节点可以扩充到几千个,并且节点扩展后,旧的数据会自动的迁移到新节点。4.存储系统标准化 分布式存储,多采用行业标准接口进行存储。大数据操作系统（英文：BigData-Operating System）是一款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统。希望我的回答对您有帮助！记得给个赞啊！祝您生活愉快，平安喜乐！[抱抱][抱抱][大红花][大红花]【回答】

5. 大数据系统为什么要采用分布式的架构

亲，很高兴为您解答大数据系统要采用分布式的架构如下：大数据和云计算在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。【摘要】
大数据系统为什么要采用分布式的架构【提问】
亲，很高兴为您解答大数据系统要采用分布式的架构如下：大数据和云计算在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。【回答】

6. 为什么说分布式是公有云计算基础架构的基石

高质量的硬件设备和合理的设施分配布局是私有云计算基础架构的基石。

通盘了解您的私有云基础架构。并非所有的工作负载都适合虚拟化环境。同样，并非所有的工作负载都适用于私有云环境。在执行云战略的时候，最有可能管理的是物理、虚拟和云资源的一种混合环境。因此，您需要将数据中心的一部分划入一个可共享的、虚拟化和可扩展资源池。许多IT执行官都计划将30-50%或更多的工作负载投入到私有云环境中。然而，私有云资源受管理的环境中将存在物理服务器和大型机，还有一些静态的虚拟化资源。用房地产的术语来说，就是在未来建设以云为中心的数据中心时，不是要拆掉重建，而是对其进行全面改造。为此，我们就需要理解当前工作负载的性质，划定出当前环境中异型混编的范围，并且在您从开发阶段进展到测试/质保，再到生产的过程中，在要求方面会发生哪些的变化。

为私有云环境确定目标工作负载。需要对当前的工作负载进行评估，确定哪些负载最适合放在私有云环境中。这样的快照将用于设定长期的目标，决定总体工作负载中应有多大比例被投入私有云环境中。简而言之，它还将用于确定初期云部署的工作负载。

7. 分布式系统及云计算概论的介绍

内容简介云计算是一个新兴的术语，很多技术还处在起步阶段。云计算涉及的范围非常广，包括分布式计算、并行计算、效用计算等。本书从分布式系统的角度出发，系统地对云计算进行全面介绍，既有分布式系统和云计算系统的理论分析和内核技术阐述，又有对各大IT公司的云计算软件产品的使用方法的介绍和比较分析。本书作者队伍强大，有海内外一流高校的教授和研究学者，也有IT公司的云计算技术的开发和管理人员。本书可以作为高年级本科生、研究生的教材，也可供云计算的应用开发人员、行业专业人士以及相关学科的研究者作参考。