分布式和集群的区别
在IDF05（Intel Developer Forum 2005）上，Intel首席执行官Craig Barrett就取消4GHz芯片计划一事，半开玩笑当众单膝下跪致歉，给广大软件开发者一个明显的信号，单纯依靠垂直提升硬件性能来提高系统性能的时代已结束，分布式开发的时代实际上早已悄悄地成为了时代的主流，吵得很热的云计算实际上只是包装在分布式之外的商业概念，很多开发者（包括我）都想加入研究云计算这个潮流，在google上通过“云计算”这个关键词来查询资料，查到的都是些概念性或商业性的宣传资料，其实真正需要深入的还是那个早以被人熟知的概念------分布式。
分布式可繁也可以简，最简单的分布式就是大家最常用的，在负载均衡服务器后加一堆web服务器，然后在上面搞一个缓存服务器来保存临时状态，后面共享一个数据库，其实很多号称分布式专家的人也就停留于此，大致结构如下图所示：
这种环境下真正进行分布式的只是web server而已，并且web server之间没有任何联系，所以结构和实现都非常简单。
有些情况下，对分布式的需求就没这么简单，在每个环节上都有分布式的需求，比如Load Balance、DB、Cache和文件等等，并且当分布式节点之间有关联时，还得考虑之间的通讯，另外，节点非常多的时候，得有监控和管理来支撑。这样看起来，分布式是一个非常庞大的体系，只不过你可以根据具体需求进行适当地裁剪。按照最完备的分布式体系来看，可以由以下模块组成：
分布式任务处理服务：负责具体的业务逻辑处理
分布式节点注册和查询：负责管理所有分布式节点的命名和物理信息的注册与查询，是节点之间联系的桥梁
分布式DB：分布式结构化数据存取
分布式Cache：分布式缓存数据（非持久化）存取
分布式文件：分布式文件存取
网络通信：节点之间的网络数据通信
监控管理：搜集、监控和诊断所有节点运行状态
分布式编程语言：用于分布式环境下的专有编程语言，比如Elang、Scala
分布式算法：为解决分布式环境下一些特有问题的算法，比如解决一致性问题的Paxos算法
因此，若要深入研究云计算和分布式，就得深入研究以上领域，而这些领域每一块的水都很深，都需要很底层的知识和技术来支撑，所以说，对于想提升技术的开发者来说，以分布式来作为切入点是非常好的，可以以此为线索，探索计算机世界的各个角落。
只要是一堆机器，就可以叫集群，他们是不是一起协作着干活，这个谁也不知道；一个程序或系统，只要运行在不同的机器上，就可以叫分布式，嗯，C/S架构也可以叫分布式。
集群一般是物理集中、统一管理的，而分布式系统则不强调这一点。
所以，集群可能运行着一个或多个分布式系统，也可能根本没有运行分布式系统；分布式系统可能运行在一个集群上，也可能运行在不属于一个集群的多台（2台也算多台）机器上。
集群就是逻辑上处理同一任务的机器集合，可以属于同一机房，也可分属不同的机房。分布式这个概念可以运行在某个集群里面，某个集群也可作为分布式概念的一个节点。
一句话，就是：“分头做事”与“一堆人”的区别
链接：http://www.zhihu.com/question/20004877/answer/61025046
来源：知乎
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分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，哪这个业务就不可访问了。
2：简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行该任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，1小时后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
集群一般被分为三种类型，高可用集群如RHCS、LifeKeeper等，负载均衡集群如LVS等、高性能运算集群;分布式应该是高性能运算集群范畴内。
集群：同一个业务部署在多台机器上，提高系统可用性
