分布式和集群是兩種不同的計算架構，它們的主要區別在于處理數據的方式、系統的可擴展性和性能。

1、數據處理方式：在分布式系統中，數據被分割成多個部分，分布在不同的節點上，每個節點獨立地進行計算，然后將結果匯總，這種方式使得系統具有較高的可擴展性，因為可以通過增加節點來提高計算能力，而在集群中，所有節點共享相同的硬件資源，如CPU、內存和存儲，集群通過協調各個節點的工作來完成任務，但單個節點的故障可能會影響整個系統的性能。

2、可擴展性：分布式系統具有良好的可擴展性，可以通過增加或減少節點來適應不斷變化的計算需求，而集群的可擴展性相對較差，因為需要重新分配硬件資源和管理網絡連接，集群中的節點可能需要同步數據和狀態，這會降低系統的性能。

3、性能：分布式系統通過并行計算和負載均衡來提高性能，每個節點只負責處理部分任務，從而提高了計算效率，而集群中的節點需要協同工作，可能會導致性能瓶頸，由于集群中的節點共享硬件資源，因此在高負載情況下，可能會出現資源競爭和性能下降的問題。

4、應用場景：分布式系統通常用于處理大量數據的分析和計算任務，如大數據、機器學習和人工智能，而集群更適用于需要高性能計算和復雜任務處理的應用，如科學研究、金融交易和工程設計。

分布式系統和集群在數據處理方式、可擴展性和性能等方面存在差異，分布式系統具有更高的可擴展性和性能，適用于處理大量數據的計算任務；而集群則更適用于高性能計算和復雜任務處理。

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