分布式集群是指由多个计算机节点组成的系统，节点之间通过网络互相通信协作，共同完成一个任务或提供一个服务。分布式集群具有高可用性、高性能、可扩展性等优点，因此被广泛应用于大规模计算、存储、处理等场景。

分布式集群通常包含以下组件：

1、节点：分布式集群由多个节点组成，每个节点都是一个独立的计算机系统，可以运行应用程序和服务。

2、网络：节点之间通过网络进行通信和协作，通信方式包括点对点通信、组播通信、广播通信等。

3、分布式存储：分布式集群通常需要存储大量的数据，因此需要一个分布式存储系统来管理数据的存储和访问。常见的分布式存储系统包括HDFS、Ceph、GlusterFS等。

4、分布式计算：分布式集群需要一个分布式计算系统来管理任务的调度和执行。常见的分布式计算系统包括MapReduce、Spark、Flink等。

5、负载均衡：分布式集群需要一个负载均衡系统来平衡节点之间的负载，确保系统的稳定性和可靠性。常见的负载均衡系统包括HAProxy、Nginx、F5等。

在分布式集群中，节点之间需要进行协调和通信，因此需要一些分布式协议和技术来支持。常见的分布式协议和技术包括Zookeeper、Raft、Paxos、CAP等。

分布式集群是一种复杂的系统，需要综合考虑各种因素来设计和实现，以实现高可用性、高性能、可扩展性等要求。

分布式集群部署方案可以根据不同的场景和需求进行选择，下面是一些常见的分布式集群部署方案：

1、Kubernetes：Kubernetes是一个开源的容器编排引擎，可以用来管理容器化应用程序。它提供了自动化部署、自动伸缩和自动恢复等功能，可以轻松地部署和管理分布式应用程序。

2、Apache Mesos：Apache Mesos是一个开源的分布式系统内核，用于管理集群资源，支持多种框架和应用程序的部署和管理。

3、Docker Swarm：Docker Swarm是Docker原生的集群管理工具，可以将多个Docker主机组成一个虚拟的Docker主机集群，实现容器的自动化部署和管理。

4、Apache Hadoop：Apache Hadoop是一个开源的分布式系统框架，用于存储和处理大规模数据。它包括了HDFS、MapReduce、YARN等组件，可以实现分布式数据存储、分布式计算和分布式调度等功能。

5、Apache Spark：Apache Spark是一个基于内存的分布式计算系统，可以用于处理大规模数据的计算和分析。它支持多种编程语言和数据源，提供了丰富的API和工具库，可以轻松地构建分布式应用程序。

以上只是一些常见的分布式集群部署方案，根据具体的场景和需求，还可以选择其他适合的方案。在部署分布式集群时，需要注意集群规模、数据安全、容错性等问题，确保集群的稳定性和可靠性。