为什么需要分布式
- 通过复制(replication)实现容错
- CPUs/mem/disk/net的水平扩容
分布式的难点
- 复杂。多个并发部分
- 部分失败问题
- 难以实现的性能潜力
分布式领域有个著名的CAP定律
- Consistency：一致性，需要处理部分失败的问题。比如关系型数据库的ACID。
- Availability：可用性，避免单点。
- Partition tolerance：分区容忍性，即扩展性，按需扩展。
有个说法是三者最多只能取其二。主要的矛盾点在于一致性和扩展性，因为实现按需扩展，必定会存在不一致的情况。因此分布式系统往往都会是CA或者是AP。最典型的的就是传统关系型数据库（CA）和NoSQL（AP）。
分布式系统往往会有以下几个方面：
- 存储
- 通信
- 计算
MapReducer是一个分布式计算的编程模型
- 计算过程分成map和reduce。Map函数不需要相互等待或者共享数据，这对并行非常友好。
- map不保持状态，部分map失败了，重跑可以得到一样的结果。
- map 的输入来自本地磁盘，而不是网络，中间结果也是保存在本地磁盘，而且只会网络传输一次（reduce），这点提升网络性能。
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