
【化】 batch polymerization
batch; in batches; in turn
【化】 batch
【经】 in batches
aggregation; converge; group; polymerization
【化】 polymerization
【医】 polymerism; polymerization; polymerize
"分批聚合"是数据处理和分布式计算领域的专业术语,其汉英对应表述为"Batch Aggregation"。该概念包含两个核心维度:
分批次处理机制 指将大规模数据集分割为若干独立子集(称为批次),通过并行计算或顺序处理的方式完成初步运算。这种处理模式可有效降低单次内存占用,提升资源利用率。典型应用场景包括机器学习中的mini-batch梯度下降算法,通过每次迭代更新小批量样本的权重参数。
跨系统聚合运算 在分布式架构中,不同计算节点完成本地批次处理后,通过聚合算法(如MapReduce框架)将中间结果汇总。该过程涉及数据同步、容错校验和结果融合等关键技术。例如Apache Spark的RDD弹性数据集设计,就是通过分区计算后聚合全局状态。
权威技术文档显示,分批聚合可提升20-40%的计算效率(《分布式系统原理与范型》第3版),同时通过错误隔离机制增强系统健壮性。当前主流的实现框架包括TensorFlow的ParameterServer架构和PyTorch的分布式数据并行模块。
“分批聚合”是“分批”与“聚合”两个词语的组合,需分别解释其含义后再综合理解:
定义:将事物分成若干批次或组别进行处理、执行或参与。
具体含义:
“工厂采用分批生产模式,每批产品单独质检。”
定义:分散的事物聚集、结合为一个整体。
具体含义:
“这些数据需聚合分析,才能得出整体趋势。”
概念:指先以分批形式处理分散的单元,再将结果汇总或结合为整体。
应用场景:
示例:
“系统采用分批聚合策略,先对用户数据分批加密,再聚合生成全局密钥。”
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