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海量数据处理英文解释翻译、海量数据处理的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【计】 mass data processing

分词翻译:

海量数据的英语翻译:

【计】 mass data

处理的英语翻译:

deal; dispose; handle; manage; manipulate; process; tackle; transact
【计】 processing
【化】 curing
【医】 disposal; processing; treatment
【经】 deal; disposal; disposition; handle; process; processing; treatment

专业解析

海量数据处理(Massive Data Processing)指通过特定技术手段对超大规模、高复杂度数据集进行采集、存储、分析及应用的系统性过程。其核心目标是提取有效信息以支持决策,常见于人工智能、金融风控、物联网等领域。

1.定义与技术背景

在汉英词典中,"海量"对应"massive"或"vast",强调数据规模的指数级增长特性(如TB至PB级)。现代技术框架如Hadoop和Spark通过分布式计算解决传统单机系统的存储与算力瓶颈。

2.核心方法

3.行业应用

4.挑战与趋势

数据隐私保护(如GDPR合规性)和边缘计算协同成为当前研究热点。

网络扩展解释

海量数据处理是指对规模极大(通常为TB或PB级别)的数据进行存储、分析和操作的技术,其核心挑战在于数据量远超单机处理能力,需通过特殊方法解决时间和空间效率问题。

核心特点与挑战

  1. 数据规模大
    数据量无法一次性装入内存(如40亿个无符号整数需约15GB内存),或无法在合理时间内完成处理。
  2. 处理效率要求高
    需在有限时间内完成复杂计算(如实时推荐系统、日志分析等场景)。

关键技术方法

  1. 分治与映射
    通过哈希映射将数据拆分到多台机器或分批次处理(如MapReduce框架)。
  2. 概率型数据结构
    使用Bloom Filter快速判断元素是否存在集合中(空间效率高,但存在误判可能)。
  3. 压缩与位操作
    采用Bit-map(位图)压缩存储布尔型数据,例如快速去重10亿个IP地址。
  4. 分布式计算
    借助Hadoop、Spark等集群技术实现并行处理,突破单机性能瓶颈。

典型应用场景

(注:完整技术细节可参考CSDN、博客园等来源的原始文档)

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