分布式计算如何帮助扩展大数据系统？

分布式计算通过在多个相互连接的机器（节点）之间划分海量数据集和计算任务来扩展大数据系统，实现了超越单服务器限制的并行处理。这种方法对于处理单块系统无法应对的数据量（从太字节到拍字节）和速度至关重要。关键应用包括实时分析、大规模ETL以及在Hadoop、Spark和云数据仓库等平台上进行复杂机器学习模型训练。 其核心原则是水平扩展（向外扩展）：向集群添加更多节点可线性增加容量。关键特性包括并行性（同时处理）、容错性（冗余确保故障恢复能力）和数据本地性（在数据存储位置进行处理可最大限度减少网络瓶颈）。这种架构支撑着Cassandra、Elasticsearch和Spark等现代大数据平台，通过使大规模计算成为可能，彻底改变了网络索引、科学计算和金融风险建模等领域的能力。 分布式计算通过划分工作负载实现扩展：数据被分割成分片分布在各个节点上；任务同样被划分并并发执行。添加节点可直接增加存储容量和处理能力，提供接近线性的性能增长。这带来了巨大的业务价值：显著加快分析处理速度、支持更大数据集/实时流、使用 commodity硬件实现成本效益，以及适应不可预测的工作负载，从而支持推荐引擎和物联网数据处理等应用。