分布式数据技术英文解释翻译、分布式数据技术的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 distributed data technique

【化】 distribution
【医】 distribution; supply

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

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

art; science; skill; technique; technology
【计】 switching technique; techno
【医】 technic; technique
【经】 technique; technology

分布式数据技术（Distributed Data Technology）指通过计算机网络将数据分散存储、处理及管理的技术体系。其核心特征是将数据集分布在多个物理节点上，通过协调机制实现数据一致性、高可用性和横向扩展能力。以下从汉英对照与专业维度进行解析：

技术定义
中文术语"分布式"对应英文"distributed"，强调数据不再集中存储在单一服务器。根据IEEE计算机协会定义，该技术通过分片（Sharding）、复制（Replication）、共识算法（Consensus Algorithm）实现跨节点的数据同步。
核心组成
- 分布式存储系统：如HDFS（Hadoop Distributed File System）实现PB级数据跨集群存储
- 计算框架：包括MapReduce、Spark等并行计算引擎（Apache基金会技术文档）
- 一致性协议：Paxos、Raft等算法保障多节点数据一致性（Google Spanner论文引用）
- 容错机制：通过副本机制（Replica）实现节点故障时的数据完整性（IEEE Transactions on Cloud Computing）
应用特征
该技术适用于物联网（IoT）设备数据处理、金融交易系统、全球内容分发网络（CDN）等场景。亚马逊AWS技术白皮书指出，分布式架构可支撑每秒百万级事务处理（TPS）。
技术优势
- 高可用性：单个节点故障不影响整体服务（MongoDB官方架构说明）
- 弹性扩展：通过添加节点实现存储与计算能力线性增长（IDC行业报告）
- 地理分布：支持多地数据中心间的数据同步（Apache Kafka文档）
实现挑战
包括网络延迟（Network Latency）引发的数据不一致性、跨区域数据合规性管理（GDPR合规指引），以及CAP定理（一致性、可用性、分区容忍性）的平衡问题（ACM分布式系统研讨会论文集）。

分布式数据技术是一种将数据存储、管理和处理分散在多个物理节点（计算机或服务器）上的技术体系，通过协同工作实现高可用性、可扩展性和容错性。以下是详细解析：

分布式数据技术通过将数据分片存储在不同节点，利用网络协调各节点操作，形成逻辑上的统一数据视图。其核心目标是解决集中式系统的性能瓶颈（如高并发访问压力）和单点故障风险。

数据分片
将数据按特定规则（如哈希、范围）切割成片段，分布到不同节点存储。例如用户ID按哈希算法分片到不同服务器，实现负载均衡。
数据复制
关键数据在多个节点生成副本，当主节点故障时，备份节点可接管服务。如Cassandra数据库采用多副本机制保障可用性。
一致性协议
通过Paxos、Raft等算法协调各节点数据状态，平衡一致性与可用性。这涉及CAP定理的典型取舍：在分区容错性（P）必须满足时，需在一致性（C）和可用性（A）之间权衡。

优势
✔️ 横向扩展能力：通过增加节点提升存储和计算性能（如Hadoop集群）
✔️ 高容错性：单节点故障不影响整体服务（如区块链节点冗余）
✔️ 低延迟：数据就近存储（如CDN边缘节点）
挑战
⚠️ 跨节点事务管理复杂（需两阶段提交协议）
⚠️ 数据一致性维护成本高（最终一致性 vs 强一致性）
⚠️ 网络分区导致脑裂问题

提示：如需了解具体技术实现（如HDFS、Cassandra等），可查看来源2/6/10的完整内容。