分布式计算是什么？分布式计算的框架是怎样？（分布式是一种什么计算方式）

了解科技领域的人，很少有不知道分布式计算的，这是一种更加高效率的处理信息的方式。与传统方法差别很大，但能够给人提供更加便利的工作方式，今天就给大家简单介绍一下分布式计算。

什么是分布式计算

分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。

怎么更简单的理解分布式计算

举个例子，产品要求从数据库中100G的用户购买数据，分析出各地域的消费习惯金额等。 如果没什么时间要求，程序员小明就写个对应的业务处理服务程序，部署到服务器上，让它慢慢跑就是了，小明预计10个小时能处理完。 后面产品嫌太慢，让小明想办法加快到3个小时。

平常开发中类似的需求也很多，总结出来就是，数据量大、单机计算慢。 如果上Hadoop、storm之类成本较高、而且有点大才小用。 当然让老板买更好的服务器配置也是一种办法。

分布式计算

分布式计算框架

不管是 mapreduce， 亦或 tensorflow，它们都是利用分布式的能力，运行某些计算，解决一些特定的问题。从这个 level 讲，它们都定义了一种“分布式计算模型”，即提出了一种计算的方法，通过这种计算方法，就能够解决大量数据的分布式计算问题。它们的区别在于提出的分布式计算模型不同。Mapreduce 正如其名，是一个很基本的 map-reduce 式的计算模型（好像没说一样）。Spark 定义了一套 RDD 模型，本质上是一系列的 map/reduce 组成的一个 DAG 图。

计算模型也是一张图，但是 tensorflow 的图比起 spark 来，显得更“复杂”一点。你需要为图中的每个节点和边作出定义。根据这些定义，可以指导 tensorflow 如何计算这张图。Tensorflow 的这种具体化的定义使它比较适合处理特定类型的的计算，对 tensorflow 来讲就是神经网络。而 spark 的 RDD 模型使它比较适合那种没有相互关联的的数据并行任务。那么有没有一种通用的、简单的、性能还高的分布式计算模型？我觉着挺难。通用往往意味着性能不能针对具体情形作出优化。而为专门任务写的分布式任务又做不到通用，当然也做不到简单。

分布式计算

以上就是分布式计算的简单介绍了，可以帮助那些并不熟悉这个领域的人，对于分布式计算多一些的了解，希望对大家有所帮助。