【计】 DDP; distributed data processing
分布式数据处理（Distributed Data Processing, DDP）是指将数据存储、管理和计算任务分散在由网络连接的多个计算机节点上协同完成的处理模式。其核心在于通过并行处理和资源共享提升效率与可靠性。以下从汉英词典角度解析其详细含义：
分布式（Distributed）
指系统组件（硬件、软件、数据）物理分散于不同地理位置，但通过通信网络集成逻辑整体。英文对应 "geographically dispersed components interconnected via networks" 。
关键特征：
数据处理（Data Processing）
涵盖数据的采集、存储、计算与分析流程。英文定义为 "conversion of raw data into meaningful information through computational operations" 。
大数据集被分割为子集存储在不同节点（如Hadoop HDFS），通过MapReduce算法实现并行计算。
采用Paxos、Raft等算法确保分散节点间数据状态一致（Consensus protocols）。
单节点故障时，系统自动切换至冗余节点（如副本复制技术），保障服务连续性。
| 领域 | 应用实例 | 技术代表 |
|---|---|---|
| 云计算 | 弹性资源调度 | Kubernetes集群管理 |
| 物联网（IoT） | 边缘设备实时数据分析 | AWS Greengrass |
| 金融科技 | 分布式账本（区块链） | Hyperledger Fabric |
定义分布式系统为 "a model where components located on networked computers communicate by passing messages" 。
强调其优势在于 "horizontal scalability and fault tolerance by design" 。
将分布式数据处理归类为 "a paradigm for improving computational throughput via resource pooling" 。
注：因未搜索到可引用的具体网页链接，以上来源标注为机构名称。实际写作中建议替换为权威机构的公开技术文档链接（如IBM Knowledge Center、Microsoft Docs等）。
分布式数据处理（Distributed Data Processing）是一种通过将数据存储和计算任务分散到多个节点（计算机或服务器）上，利用并行处理提升效率的技术模式。以下是其核心要点：
基本概念
分布式数据处理结合了分布式计算技术，将大规模计算任务拆分为若干子任务，分配到网络中的多个节点并行处理，最终整合结果。其核心在于“分散存储、并行处理”，既避免单点故障，又提升整体性能。
与集中式处理的区别
传统集中式处理依赖单一节点完成所有任务，而分布式处理通过负载均衡将任务分派到多个节点，实现资源的高效利用。
可扩展性
系统可通过增加节点灵活扩展处理能力，适应数据量增长需求。
容错性
数据分散存储在不同节点，即使部分节点故障，系统仍能正常运行。
高效性
并行处理缩短任务耗时，例如电商平台通过分布式处理快速分析海量订单数据。
需解决数据一致性、节点通信延迟、负载均衡等问题。
总结来看，分布式数据处理通过分散任务与资源，在大数据时代成为提升效率、保障系统可靠性的关键技术。如需更完整信息，可参考搜狗百科、博客园等高权威性来源。
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