用小白都能看懂的大白话告诉你：什么是分布式计算系统？

目录

• 1、从一个新闻门户网站案例引入

• 2、推算一下你需要分析多少条数据？

• 3、黄金搭档：分布式存储+分布式计算

现在很多同学经常会看到一些名词，比如分布式服务框架，分布式系统，分布式存储系统，分布式消息系统。

但是有些经验尚浅的同学，可能都很容易被这些名词给搞晕。所以这篇文章就对“分布式计算系统”这个概念做一个科普类的分析。

如果你要理解啥是分布式计算，就必须先得理解啥是分布式存储，现在我们从一个小例子来引入。

比如说现在你有一个网站，咱们假设是一个新闻门户网站好了。每天是不是会有可能上千万用户会涌入进来看你的新闻？

好的，那么他们会怎么看新闻呢？

其实很简单，首先他们会点击一些板块，比如“体育板块”，“娱乐板块”。

然后，点击一些新闻标题，比如“20年来最刺激的一场比赛即将拉开帷幕”，接着还可能会发表一些评论，或者点击对某个好的新闻进行收藏。

那么你的这些用户干的这些事儿有一个专业的名词，叫做“用户行为”。

因为在你的网站或者APP上，用户一定会进行各种操作，点击各种按钮，发表一些信息，这些都是各种行为，统称为“用户行为”。

好了，现在假如说新闻门户网站的boss说想要做一个功能，在网站里每天做一个排行榜，统计出来每天每个版块被点击的次数，包括最热门的一些新闻。

然后呢，在网站后台系统里需要有一些报表，要让他看到不同的编辑产出的文章的点击量汇总，做一个编辑的绩效排名，还有很多类似的事情。

这些事情叫什么呢？你可以认为是基于用户行为数据进行分析和统计，产出各种各样的数据统计分析报表和结果，供网站的用户、管理人员来查看。

这也有一个专业的名词，叫做“用户行为分析”。

好，咱么继续。如果你要对用户行为进行分析，那你是不是首先需要收集这些用户行为的数据？

比如说有个哥儿们现在点了一下“体育”板块，你需要在网页前端或者是APP上立马发送一条日志到后台，记录清楚“id为117的用户点击了一下id位003的板块”。

同样，这个东西也有一个专业的名词，叫做“用户行为日志”。

那你可以来计算一下，这些用户行为如果采用日志的方式收集，每天大概会产生多少条数据？

假设每天1000万人访问你的新闻网站，平均每个人做出30个点击、评论以及收藏等行为，那么就是3亿条用户行为日志。

假设每条用户行为日志的大小是100个字节，因为可能包含了很多很多的字段，比如他是在网页点击的，还是在手机APP上点击的，手机APP是用的什么操作系统，android还是IOS，类似这样的字段是很多的。

那么你就有每天大概28GB左右的数据，这里一共包含3亿条。

假如对这3亿条数据，你就自己写个Java程序，从一个超大的28GB的大日志文件里，一条一条读取日志来统计分析和计算，一直到把3亿条数据都计算完毕，你觉得会花费多少时间？

不可想象，根据你的计算逻辑复杂度来说，搞不好要花费几十个小时的时间。

所以你觉得这种大数据场景下的分析，这么玩儿靠谱么？不靠谱。

所以这个时候，你就可以首先采用分布式存储的方式，把那3亿条数据分散存放在比如30台机器上，每台机器大概就放1000万条数据，大概就1GB的数据量。

大家看看下面的图：

接着你就可以上分布式计算了，你可以把统计分析数据的计算任务，拆分成30个计算任务，每个计算任务都分发到一台机器上去运行。

也就是说，就专门针对机器本地的1GB数据，那1000万条数据进行分析和计算。

这样的好处就是可以依托30台机器的资源并行的进行数据的统计和分析，这也就是所谓的分布式计算了。

每台机器的计算结果出来之后，就可以进行综合性的汇总，然后就可以拿到最终的一个分析结果，大家看下图。

假设之前你的3亿条数据都在一个30GB的大文件里，然后你一个Java程序一条一条慢慢读慢慢计算，需要耗费30小时。

那么现在把计算任务并行到了30台机器上去，就可以提升30倍的计算速度，是不是就只需要1小时就可以完成计算了？

所以这个就是所谓的分布式计算，他一般是针对超大数据集，也就是现在很流行的大数据进行计算的。

首先需要将超大数据集拆分成很多数据块分散在多台机器上，然后把计算任务分发到各个机器上去，利用多台机器的CPU、内存等计算资源来进行计算。

这种分布式计算的方式，对于超大数据集的计算可以提升几十倍甚至几百倍的效率，其实这个理论和概念，也是大数据技术的基础。

比如现在最流行的大数据技术栈里，Hadoop HDFS就是用做分布式存储的，他可以把一个超大文件拆分为很多小的数据块放在很多机器上。

而像Spark就是分布式计算系统，他可以把计算任务分发到各个机器上，对各个数据块进行并行计算。

以上就是用大白话+画图，给小白同学们科普了一下分布式计算系统的相关知识，相信大家看了之后，对分布式计算系统，应该有一个初步的认识了。

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