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什么是集群
计算机集群(cluster)指一些松散的计算机系统，通过告诉网络连接，协同工作。集群对用户来说就像单台计算机系统，只不过是有更高的性能和更高的可靠性。集群中的每台计算机叫做节点。
常见集群类型
高性能计算(HPC, high performance computing)
主要用于科学计算，多用于科研领域，一般的商业领域较少用到该类集群。最开始出现的集群就是为了高性能计算设计的。集群出现之前，科学计算都采用大型主机计算。这类主机一般都采用封闭设计，价格非常昂贵。集群的目的就是使用多台普通PC搭建系统，以低廉的价格提供可以匹敌大型机的计算能力。Beowulf cluster是该类系统的代表。这类系统的核心技术：1）并行算法。2）节点间通信。
并行算法
传统的算法大多是顺序执行(serial execution)。为了发挥集群的效能，需要让计算任务在多个节点上同时运行，这就需要并行算法。并行算法和多进程（线程）不同：并行算法是一个算法，同时在多个处理器上运行，每个处理器上执行的任务是有关联的，最终产生一个结果；多进程(线程)每个处理器上执行的任务是不想关的，每个任务都有自己的结果。Oracle中有个并行处理(parallel processing)功能，
普通SQL处理
普通的SQL处理只能使用一个CPU，但是可以运行多个进程(server process）同时处理多个SQL。每个SQL处理之间没有关联，都有自己的最终结果。
并行SQL处理
可以使用多个CPU，比如在执行查找时，可以将表中数据分成若干个集合，每个集合分给一个CPU执行，最后将每个CPU的结果汇总，形成最终结果。多个CPU之间是有关系的，最终只有一个结果。具体请参考oracle关于paralle processing的介绍。
节点间通信
确定了并行算法后，需要将任务分给不同的节点运行，这就涉及到了节点之间如何通信。Message Passing Interface (MPI)是一个标准的消息通信接口，广泛用于并行计算领域。http://en.wikipedia.org/wiki/Message_Passing_Interface
大数据分析(big data)
该类型集群应该是随着互联网的兴起而出现。互联网的出现导致了海量数据的出现，海量数据的出现要求有相应的方法来处理、分析这些数据。Google的MapReduce是处理大数据的事实标准，已被广泛采用。MapReduce
MapReduce的核心也是并行处理，这点和高性能计算是类似的。但和高性能计算也有显著区别：前者的重点是数据，将数据拆分，然后分给每个几点；后者则是计算，将计算任务分解后分给每个节点；前者是IO密集型，后者是计算密集型。因为关注数据，所以MapReduce有个特点：Locality：
Locality的思路就是让每个节点分到的数据，最好存放在本地(即使不在本地，也要在离本节点近的节点上，如接入同一交换机的节点)，这样可以避免通过网络拿数据带来的额外开销和带宽占用。Google使用GFS作为数据存储平台，将GFS和MapReduce部署在同一集群上，来实现locality的特性。
MapReduce节点通信
MapReduce集群中的节点也需要相互通信，论文中并没有给出细节，只说明使用了Remote Procedure Call。MapReduce节点间的通信也可以采用MPI标准来实现，可以参考MapReduce-MPI (MR-MPI) library，开源的MapReduce实现，采用MPI作为通信协议（http://mapreduce.sandia.gov/）。
MapReduce还提供了容错处理(fault tolerance)等功能，具体请参考论文。
Hadoop
hadoop是使用最广的基于MapReduce/GFS的实现。Hadoop在现在的互联网公司中有广泛应用。支X宝账单中会有各种各样的统计数据，个人觉得应该是采用MapReduce分析出来的(猜测)。X宝的Hadoop服务叫做《X宝云梯》，网上有不少的资料，有兴趣的朋友可以搜搜看。
存储集群
按照存储模型看，存储系统可以分为3类：块级存储，文件存储，key-value及关系数据库。
块级存储
块级存储的代表是采用SAN的存储设备。这种设备在大型企业中广泛采用，历史悠久，技术成熟。但也有缺点：一是价格昂贵，而是扩展性不强。
分布式文件系统
代表产品是Google GFS。通过大量廉价PC + 软件方案，以低廉的价格提供：1）海量存储 2）高性能 3）高可用(HA) 4）可扩展（scalability）等特性。该系统在互联网企业中大量使用。
Fast DSF：基于GFS思路设计的开源分布式文件系统，针对互联网使用设计。具有负载均衡，冗余备份，线性扩展等特性。本身代码量较小，设计较为简单，适合感兴趣的同学学习。
key-value
该类产品就是现在流行的NoSQL,存储模型不限于key-value，还可以是其他。NoSQL产品适合那些访问量大，但又不需要事物处理（Transaction）的场景。互联网上的大量场景都符合这个特点，如门户网站，论坛，博客等。这些场景都是读多写少，很少更新，没有事物。NoSQL产品一般都有很好的扩展性。该系统在互联网企业中大量使用。
key-value模型：MemcacheDB。MemcacheDB基于Memcached，但提供了持久化支持。Memcached本身是作为缓存（cache）用的，数据会有失效期，重启系统也会导致数据丢失。Amazon S3，openstack swift也都是采用了key-value模型的分布式存储系统。
还其他存储模型的系统：如MongoDB，采用document模型；google的bigtable，采用表模型。
关系数据库
基于关系模型构建，最大的特点是支持：SQL和事物(transaction)。SQL中的最重要的功能就是表连接（join）。NoSQL对SQL和连接的支持都不是很完整，有一定限制。关系数据库的缺点是扩展性不强，很多互联网场景不适合。关系数据库在互联网中的应用还是不可取代的，很多场景还需要事物处理，如电子商务的支付，下单等。
不同的存储集群有不同的特点，应用需要根据自身的特点来选择合适的模型。目前amazon的云服务中提供了块级存储（EBS）和key-value（S3）及关系数据库（RDS）的服务。其中S3的容量不限，EBS和RDS都可以根据需要随时调整。
Web集群
提供web服务的集群，互联网中的大部分集群都属于这种。直接给用户提供各种服务，如网页，视频，web service，游戏等。
集群中的可扩展性
集群中的节点数量不固定，可以根据实际需求动态扩展，最简单的集群只需要两个节点。集群中增加节点的能力叫做可扩展性（scalability）。随着节点的增加，节点之间的数据流量也会逐渐增加。当网络的传输速度无法满足集群产生的数据流量时，该集群就达到了节点上限。可以通过创建多个集群系统满足更高的需求。
集群的可扩展性和集群类型相关，如果各节点之间没有关联而且节点本身也没有数据（状态），则容易扩展，比如web集群；其他集群的扩展则比较复杂。
集群中节点之间的关系
一般集群的设计中会有一个主控节点(master)用来协调集群的整体运行，其余的属于工作节点（从节点）。如web集群中的负载均衡器（load balancer）。负载均衡器负责将请求调度到集群中的工作节点上。存储系统中主控节点负责定位给定数据保存在哪台工作节点上。LVM是基于Linux的广泛采用的负载均衡器。
也有对等集群设计，所有节点都是工作节点，没有主控。代表设计有amazon Dynamo。不过这种设计带来了很多复杂性，实际效果并不是很理想。目前商用的产品设计都是有主控节点的。
节点之间的通信
集群的节点之间需要互相通信。通信可以采用标准协议（如MPI），也可以采用自定义协议。很多集群会根据自己的特点，设计专用协议，达到性能最大化。web集群一般采用标准的HTTP（S）协议通信。有的集群通信只限于主控节点和工作节点，如web集群中；有些则是工作节点之间也需要通信，如分布式文件系统中，工作节点之间需要同步数据副本。
集群的管理
负载均衡
调整每个节点的工作复杂（CPU或存储），配置不同的算法。
心跳包
用来检查集群中节点的状态。如果几点发生故障，可以通过心跳检测出来。
容错处理
系统中节点故障后的处理，处理方法和集群类型相关。如web集群中，负载均衡器采用主备模式，主设备失效后，备份设备自动接替主设备工作（failover）。工作节点失效后，只要从负载均衡器中移除该设备即可。存储设计的处理会相对复杂，一个工作节点失效后，该节点上的数据备份全部丢失，集群需要找出丢失的数据并在其他节点中从建这些备份。
扩容
web集群中,扩容只要将新机器配置在负载均衡器上即可。存储节点上加入新机器的策略就不相同，有的会将集群中的部分数据迁移到新机器中，有的则是将之后产生的新数据调度到该机器上。
监控
用来监控集群系统的整体运行状态，集群系统会提供各自的监控工具。
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