分散数据处理英文解释翻译、分散数据处理的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 decentralized data processing; dispersed data processing

分词翻译：

分散的英语翻译：

disperse; distract from; scatter; deconcentration; dispersal; dissipation
【计】 disassembling; disperse
【化】 break-up; dispersion
【医】 disgregation; dispersion; divergence; fraction
【经】 diversification

数据处理的英语翻译：

【计】 data processing; DP
【化】 data handling; data processing
【经】 data handling; data processing; processing of data

专业解析

分散数据处理（Distributed Data Processing，DDP）是计算机科学领域的核心概念，指通过多个地理位置独立但互联的计算节点共同完成数据存储、计算与分析任务的技术体系。其核心特征包含以下维度：

架构特性从汉英词典角度解析，"分散"对应英文"distributed"，强调资源分布的物理分离性与逻辑协作性。例如《牛津计算机词典》将其定义为"数据存储与处理功能分布在网络节点中，而非依赖单一中心服务器"（来源：Oxford Computer Dictionary）。该模式通过拓扑结构设计，实现节点间的负载均衡与并行计算。
技术实现 IEEE标准术语库指出，典型实现包含三要素：分布式数据库系统（如Cassandra）、消息队列中间件（如Kafka）及一致性协议（如Raft算法）。这些组件共同支撑数据分片存储与协同处理机制（来源：IEEE Standards Glossary）。
性能优势根据IBM技术白皮书，分散架构通过MapReduce等编程模型，可将大规模计算任务分解至不同节点执行，较传统集中式处理提升3-5倍吞吐量（来源：IBM Technical Report）。《剑桥计算机百科》特别强调其在物联网场景中，通过边缘计算节点实现实时数据处理的能力。
应用演进 TechTarget技术百科记载，该技术已从早期局域网文件共享，发展为支撑区块链网络共识机制与联邦机器学习框架的基础架构（来源：TechTarget Encyclopedia）。当前主流实现包括Hadoop分布式文件系统与Kubernetes容器编排平台。

需要说明的是，术语"分散数据处理"与"分布式数据处理"在技术文献中具有等价性，后者为更通用的学术表述方式。相关标准定义可参考ISO/IEC 2382系列信息技术术语国际标准。

网络扩展解释

分散数据处理（Decentralized Data Processing 或 Distributed Data Processing）是一种将数据或计算任务分布在多个独立节点上处理的技术模式，其核心在于通过并行处理和资源共享提升效率与可靠性。以下是综合多来源的详细解释：

1.基本定义

分散数据处理指将大型任务分解为多个子任务，分配到不同计算节点并行处理的过程。每个节点拥有独立的处理器和存储资源，既能独立运作，又能协同完成整体目标。这种模式与传统的集中式处理不同，强调数据或任务的物理或逻辑分散性（、、）。

2.技术特点

任务分解与并行处理：通过分布式计算框架（如MapReduce），将复杂任务拆解为可并行执行的子任务，缩短处理时间。
数据分布：数据被分割存储在不同节点，减少单点故障风险，同时优化访问速度（、）。
资源协同：节点间通过网络通信协调工作，实现负载均衡和资源共享。

3.与相关概念的区别

分布式数据处理（DDP）：强调技术架构上集中与分散的结合，例如在统一系统中允许部分功能模块独立运行。
离散化处理：特指将连续数据分段（如分箱处理），属于数据预处理技术，与“分散”的物理分布无关。

4.应用场景与优势

场景：适用于大数据分析、云计算、物联网等需要高吞吐量和容错性的领域。
优势：
- 可靠性：节点故障不影响整体系统运行；
- 扩展性：可通过增加节点灵活提升处理能力；
- 效率：并行处理加速任务完成（、）。

5.历史与发展

分散数据处理的概念起源于20世纪后期，随着互联网和分布式系统技术的成熟，逐渐成为企业信息系统的主流架构之一。其核心理念是通过分散实现更高效的服务与更低的成本（、）。

如需更深入的技术细节或案例分析，可参考道客巴巴（、）和博客园的相关文献。