大数据和区块链两者之间有个共同的关键词：分布式，代表了一种从技术权威垄断到去中心化的转变。
分布式存储：HDFS vs. 区块
大数据，需要应对海量化和快增长的存储，这要求底层硬件架构和文件系统在性价比上要大大高于传统技术，能够弹性扩张存储容量。谷歌的GFS和Hadoop的HDFS奠定了大数据存储技术的基础。另外，大数据对存储技术提出的另一个挑战是多种数据格式的适应能力，因此现在大数据底层的存储层不只是HDFS，还有HBase和Kudu等存储架构。
区块链，是比特币的底层技术架构，它在本质上是一种去中心化的分布式账本。区块链技术作为一种持续增长的、按序整理成区块的链式数据结构，通过网络中多个节点共同参与数据的计算和记录，并且互相验证其信息的有效性。从这一点来说，区块链技术也是一种特定的数据库技术。由于去中心化数据库在安全、便捷方面的特性，很多业内人士看好其发展，认为它是对现有互联网技术的升级与补充。
分布式计算：MapReduce vs. 共识机制
大数据的分析挖掘是数据密集型计算，需要巨大的分布式计算能力。节点管理、任务调度、容错和高可靠性是关键技术。Google和Hadoop的MapReduce是这种分布式计算技术的代表，通过添加服务器节点可线性扩展系统的总处理能力(Scale Out)，在成本和可扩展性上都有巨大的优势。现在，除了批计算，大数据还包括了流计算、图计算、实时计算、交互查询等计算框架。
区块链的共识机制，就是所有分布式节之间怎么达成共识，通过算法来生成和更新数据，去认定一个记录的有效性，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。区块链主要包括四种不同的共识机制，适用于不同的应用场景，在效率和安全性之间取得平衡。以比特币为例，采用的是“工作量证明”(Proof Of Work，简称POW)，只有在控制了全网超过51%的记账节点的情况下，才有可能伪造出一条不存在的记录。
IT技术发展的分分合合
和人类社会一样，IT技术发展的也呈现出“合久必分，分久必合”，即集中与分布的螺旋式上升。
计算机诞生初期，仅能实现一对一的使用，是集中化的。为了使得一台大型机能够同时为多个客户提供服务，IBM公司引入了虚拟化的设计思想，中国直播网，使得多个客户在同时使用同一台大型机时，就好像将其分割成了多个小型化的虚拟主机，是时分复用的集中式计算。
进入小型机和PC时代，回归了一对一的使用，不过设备已经分散到了千家万户。进入互联网时代，C/S模型的客户端和服务器是分布式计算，只不过服务器之间还是分散的。
进入云计算时代，计算能力又被统一管控起来，中国直播网，在客户端和服务器的分布式计算基础之上，服务器之间也开始了分布式协同工作。因为协同，所以也可以认为它们在整体上是一种集中式的计算服务。
进入大数据时代，云计算成为大数据基础设施，也使得大数据的核心思想和云计算一脉相承。MapReduce将任务分解进行分布式计算，然后将结果合并从而实现了信息的整合分析。
区块链则是纯粹意义上的分布式系统。
是什么力量造成了集中与分布的此消彼长?
让我们从历史中试着寻找答案。
商业需要集中，希望通过产品实现更好的控制和更高的利润。但随着产品集中度的不断上升，系统会越来越复杂，实现的难度越来越大，沟通、交流和管理的成本也越来越高，最终变得不经济。
社会需要分工，让专业的人做专业的事，涂尔干的《社会分工论》谈到，“分工使社会像有机体一样，每个成员都为社会整体服务，同时又不能脱离整体，分工就像社会的纽带，故谓之‘有机团结’。”
分布式技术的诞生，正是基于这种思想。产品功能被分解并分布到不同的节点上去完成，节点之间通过网络实现沟通。分布式系统中的一些节点或因为商业上的成功，重新成为“集中化”的节点，但随着时代的改变，它们终将会进入新一轮的分布式周期。如此往复。
集中和分布不是光谱的两端，任何伟大的产品，都是商业和技术的“有机团结”。
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