大数据集群
分类
集群就是将多台网络之间能够互联互通的服务器，通过软件手段给串联起来，形成这么一个逻辑整体，来解决单台服务器因为资源受限而带来的算力不足，或者单点故障的问题。
不同的连接软件就代表着机器之间的不同连接方式，从而决定集群的种类有所不同。目前主流的集群种类
- 主备集群：在原来单点服务器的基础上，增加一台或者多台备用服务器，防止原来的服务器宕机之后，系统无法提供服务，特点是主服务器向外提供服务功能，而备服务器只负责向主服务器备份数据，主服务器不可用时，备服务器才会派上用场（一般需要手动切换）比如MySQL的主备集群
- 主从集群：和主备机集群很像，也是主服务向外提供服务，不同的点是从节点还可以提供读服务，在主节点宕机后，从节点自动推为主节点，来保证系统的高可用，典型的有ZooKeeper
- 分片集群：规模最大，大数据技术用的最多的集群。是一种master/slaver架构，这个master不直接提供读写服务，他是集群的领导者，指挥下面的slaver干活。读写请求都是通过master转发给slaver，所有的slaver都间接的接受所有的对外读写请求；分片的目的是将一份数据拆分成多个分片，然后存储在不同的slaver机器中，通过对slaver数量的扩展，来降低单台服务器的读写压力，从而提高整个集群的数据服务规模和读写性能，因为是数据分片，所以slaver存储的数据是不一样的，虽然分片集群的核心目的在于将每个数据分片大散在每个分片中，但是每个数据分片依然可以通过设置副本数量，来保证分片的高可用，比如常见的hadoop生态组件，以及所有分布式数据库都是这种集群架构
