数据集群（Data Clustering）
数据集群是指将多台服务器（节点）组合成一个集群，协同工作以处理海量数据。通过将计算和存储分布到多台机器上，数据集群提高了系统的处理能力、存储容量和容错能力。
数据集群的特点
- 分布式存储：数据存储在多个节点上，打破了单台机器的存储限制，系统可以线性扩展。
- 并行处理：集群内的节点可以并行处理数据，显著提升处理速度。
- 高可用性：通过冗余机制（如数据副本），即使某个节点发生故障，其他节点仍然可以提供服务，保证系统的可用性和可靠性。
- 容错能力：集群通常配置有多个副本，某个节点失效时，其他节点可以接管该节点的任务，防止数据丢失。
常见的数据集群技术
- Hadoop：Hadoop 是一种广泛使用的分布式计算框架，基于 HDFS（Hadoop Distributed File System）和 MapReduce 来实现大规模数据存储和计算。
- Cassandra：Cassandra 是一个高可用的分布式数据库，数据通过分片的方式分布在多个节点上，保证高可用性和可扩展性。
- MongoDB 集群：MongoDB 支持数据的分片和副本集配置，分片（Sharding）可以将数据分布到多个节点，副本集可以实现高可用性。
应用场景
- 大数据处理：如电商平台、搜索引擎、社交媒体等需要处理海量数据的场景。
- 高并发应用：如在线支付、实时数据分析等需要快速响应的场景。