分片数据集英文解释翻译、分片数据集的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 partitioned data set

分词翻译：

分片的英语翻译：

【计】 slicing

数据集的英语翻译：

【计】 data set; DS

专业解析

分片数据集（Sharded Dataset）是分布式计算领域的关键技术概念，指将单一大型数据集按特定规则分割为多个独立子集（即分片）的操作。其英文对应词"sharding"源于数据库架构设计，现扩展至大数据存储与处理领域。

根据Apache ShardingSphere官方文档的定义，分片数据集的核心技术原理包含三点：

1. 水平分割：依据分片键（如用户ID、时间戳）将数据行分布到不同物理节点
2. 路由机制：通过一致性哈希算法确保查询请求精准定位目标分片
3. 状态同步：采用RAFT协议维护分片元数据的一致性

Google Cloud技术白皮书显示，该技术在实时分析场景中展现显著优势：

• 查询吞吐量提升3-8倍（对比非分片架构）
• 写入延迟降低至50ms以下
• 支持PB级数据集的线性扩展

实际应用中需注意数据倾斜风险，Netflix工程团队案例表明，采用动态分片策略可降低热点分片出现概率达92%。建议配合监控系统实时追踪分片负载状态，确保系统健壮性。

网络扩展解释

分片数据集是分布式系统中用于提升数据处理性能的核心概念，其核心定义与特点如下：

一、定义

分片数据集指通过特定规则将完整数据集划分成多个正交独立的数据子集，并将这些子集分布存储在不同物理节点上的技术实现。这种划分方式使每个节点只需处理部分数据，有效降低单点负载。

二、核心要素

1. 规则化划分 采用哈希算法（如MD5/SHA）、一致性哈希或范围划分（如时间区间、ID范围）等策略，确保数据分布均衡。例如哈希分片通过对键值取模确定存储位置。

2. 分布式存储 子集（分片）可部署在不同服务器/集群中，支持水平扩展。如MongoDB通过分片集群实现PB级数据存储。

3. 正交独立性 各分片间数据无重叠，组合后构成完整数据集。这种正交特性避免了数据冗余。

三、典型应用

• 分布式数据库：MySQL Cluster、MongoDB通过分片实现读写分离
• 大数据处理：Hadoop HDFS将文件切分为128MB块分布存储
• 缓存系统：Redis Cluster采用哈希槽分片策略

四、技术优势

• 负载均衡：指出分片可将QPS分散到多台服务器
• 弹性扩展：新增节点时，华为云文档说明可通过均衡器自动迁移数据
• 故障隔离：单个分片故障不影响整体服务可用性

通过这种设计，系统处理能力可随分片数量线性增长，如腾讯云案例显示某电商平台通过分片使TPS从5千提升至20万。

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