分布式处理结构英文解释翻译、分布式处理结构的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 distributed processing structure

分词翻译：

分布的英语翻译：

【化】 distribution
【医】 distribution; supply

式的英语翻译：

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; type

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

结构的英语翻译：

frame; structure; composition; configuration; construction; fabric; mechanism
【计】 frame work
【医】 constitution; formatio; formation; installation; structure; tcxture

专业解析

分布式处理结构（Distributed Processing Architecture）是一种将计算任务和数据分散在多个独立计算机（节点）上协同完成的系统设计范式。其核心在于通过网络互联的节点群共同承担处理负荷，而非依赖单一中央处理器。

汉英词典视角释义：

分布式 (Fēnbù shì)： Distributed
指功能、数据或任务在物理或逻辑上分散部署于不同位置。

处理 (Chǔlǐ)： Processing
指对数据或信息进行计算、操作、转换或分析。

结构 (Jiégòu)： Architecture
指系统的整体组织方案、组件构成及其相互关系。

核心概念与技术内涵：

去中心化与并行协作：
系统无单一控制中心，各节点地位平等或按特定角色分工（如主节点、工作节点）。任务被分解成子任务，由不同节点并行处理，显著提升整体计算效率和吞吐量。例如，大规模数据分析常采用MapReduce等分布式计算框架（如Hadoop、Spark）。
资源共享与负载均衡：
节点共享CPU、内存、存储、网络等硬件资源及软件服务（如数据库、文件系统）。系统能动态分配任务至空闲节点，避免单点过载，实现负载均衡，提高资源利用率和系统响应速度。
高可靠性与容错性：
通过冗余设计（如数据多副本存储、服务多节点部署），当个别节点故障时，系统能自动切换至备用节点继续运行，保障服务连续性。这是云计算和分布式数据库（如Cassandra、HBase）的关键特性。
可扩展性：
系统可通过横向扩展（Scale-out）灵活增加节点数量以适应业务增长，性能提升近乎线性。相较于单机纵向扩展（Scale-up），成本更低且上限更高，适用于互联网应用和大数据处理场景。

典型应用场景：

云计算平台（AWS, Azure, GCP）：提供弹性的分布式计算、存储服务。
分布式数据库/数据仓库：如Google Spanner、Amazon DynamoDB，支持海量数据存储与查询。
内容分发网络（CDN）：将内容缓存至边缘节点，降低访问延迟。
区块链网络：节点共同维护分布式账本，确保数据不可篡改。
微服务架构：将单体应用拆分为独立部署、协作的分布式服务。

技术演进与挑战：

分布式系统需解决网络延迟、数据一致性（如CAP定理）、节点协调（共识算法如Paxos、Raft）及复杂性管理等核心问题。随着边缘计算、物联网发展，分布式处理结构正进一步向去中心化、低时延、高自治方向演进。

来源参考：

IEEE Xplore: Distributed Computing Systems Concepts
ACM Digital Library: Principles of Distributed Database Systems
Google Research: Designing Distributed Systems
Microsoft Azure Architecture Center: Distributed Application Architecture
MIT Distributed Systems Lecture Notes

网络扩展解释

分布式处理结构是一种将任务分散到多个节点（计算机或服务器）并通过网络协作完成的系统架构。其核心在于通过分工协作提升处理能力和可靠性，适用于高并发、大规模数据等场景。以下是详细解析：

一、核心组成

节点分工与协作
系统被拆分为多个独立节点，每个节点负责特定功能或数据模块（例如电商平台的订单处理、库存管理等）。节点间通过网络通信，实现资源共享与任务协同。
任务分解与整合
复杂任务被拆分为多个子任务，分配到不同节点并行处理，最终结果由协调组件整合。例如，大规模数据分析可能被分割到多个服务器分别计算，再汇总结果。
中央协调机制
通常包含中央协调器（如分布式操作系统或调度系统），负责任务分配、节点状态监控及结果收集。部分系统采用去中心化设计，节点自主协商任务分配。

二、结构特点

可扩展性：通过增加节点提升整体处理能力，适合应对数据量或请求量的增长。
容错性：单节点故障不影响整体系统，其他节点可接管任务。
异构性：节点可具备不同硬件、功能或数据，通过统一接口协作。

三、典型应用场景

高并发服务：如电商秒杀活动，分布式架构将请求分散到多个服务器处理。
大数据分析：Hadoop等框架通过分布式存储与计算加速数据处理。
云计算平台：资源动态调度和弹性扩展依赖分布式结构实现。

四、与集中式处理的区别

集中式处理依赖单一中心节点，存在性能瓶颈和单点故障风险；分布式处理通过多节点协作，在扩展性和可靠性上更具优势。

如果需要进一步了解具体技术实现或应用案例，可参考上述来源中的高权威性网页（如、5、11）。