本文目录导读：
随着互联网和大数据技术的飞速发展，分布式计算和分布式系统已成为现代计算机科学领域的重要研究方向，许多人对分布式计算和分布式系统的概念存在混淆，甚至将两者等同起来，本文将从本质区别、应用场景等方面对分布式计算与分布式系统进行深入剖析，以期帮助读者更好地理解这两者。
分布式计算与分布式系统的概念
1、分布式计算
分布式计算是指将一个大的计算任务分解为若干个小的子任务，通过多个计算节点并行计算，最终将结果汇总的过程，在这个过程中，各个计算节点之间通过通信网络相互协作，共同完成计算任务。
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2、分布式系统
分布式系统是指由多个计算节点组成的系统，这些节点通过网络连接，共同完成某个特定的功能，分布式系统强调的是系统的整体性能，而非单个节点的性能，在分布式系统中，各个节点可以独立运行，但需要协同工作以实现整体目标。
分布式计算与分布式系统的区别
1、目标不同
分布式计算的目标是提高计算效率，通过并行计算将计算任务分解为多个子任务，从而实现任务的快速完成，而分布式系统的目标是提高系统的整体性能，包括可靠性、可用性、可扩展性等方面。
2、模式不同
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分布式计算通常采用客户端-服务器模式，即客户端将任务提交给服务器，服务器负责将任务分解为子任务，并分配给多个计算节点进行并行计算，分布式系统则可能采用多种模式，如主从模式、对等模式等。
3、节点功能不同
在分布式计算中，各个节点的主要功能是进行计算，它们之间通过通信网络进行数据交换，而在分布式系统中，节点可能承担多种角色，如存储、处理、通信等。
4、容错性不同
分布式计算对容错性的要求相对较低，因为即使某个计算节点出现故障，其他节点仍能继续完成任务，而分布式系统对容错性的要求较高，需要确保整个系统的稳定运行。
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5、应用场景不同
分布式计算适用于计算密集型任务，如科学计算、图像处理等，分布式系统适用于需要高性能、高可靠性的应用场景，如云计算、物联网等。
分布式计算与分布式系统是两个既有联系又有区别的概念，分布式计算侧重于提高计算效率，而分布式系统侧重于提高系统整体性能，在实际应用中，我们需要根据具体需求选择合适的方案，随着技术的发展，分布式计算与分布式系统将继续在各个领域发挥重要作用。
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