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分布式与集群：概念、区别与协同
在分布式系统与云计算领域，分布式（Distributed）和集群（Cluster）是两个高频出现的核心概念。它们常被混淆，但本质上属于不同维度的设计思想。本文将从定义、分类、实际应用及协同关系四个层面，结合 Dubbo、Git、Hadoop 等典型案例，系统性解析两者的联系与差异。
一、核心定义与本质区别
1. 分布式（Distributed）：工作方式的解耦
- 定义：将一个业务逻辑拆分为多个子任务，分散到不同的物理节点上执行，最终通过协同完成整体目标。
- 本质：逻辑上的解耦，强调任务分工与协作。
- 目标：解决高性能、高并发、可扩展性问题（如电商秒杀、大数据处理）。
- 典型场景：
- 微服务架构（如 Dubbo）：将订单、支付、库存等模块拆分为独立服务。
- 分布式版本控制（如 Git）：代码仓库分布式存储，支持多节点协作开发。
- 大数据处理（如 Hadoop）：将海量数据