成批數據處理英文解釋翻譯、成批數據處理的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 batch data processing

分詞翻譯：

成批的英語翻譯：

batch; in batches
【計】 BAT; batching
【經】 in batches; round lot

數據處理的英語翻譯：

【計】 data processing; DP
【化】 data handling; data processing
【經】 data handling; data processing; processing of data

專業解析

成批數據處理（Batch Data Processing）指将需要處理的數據預先收集、分組（成批），然後在特定時間點或滿足特定條件時作為一個整體提交給計算機系統進行集中、自動處理的操作模式。其核心在于“非實時性”和“集中處理”。

從漢英詞典角度解析其詳細含義：

術語定義與核心特征 (Definition & Core Characteristics):
- 成批 (Batch): 指将多個數據項、任務或事務分組、集合在一起形成一個處理單元。在英文中對應 "Batch"，強調集合體或一批次的概念。
- 數據處理 (Data Processing): 指對數據進行收集、轉換、計算、存儲和輸出等一系列操作。英文為 "Data Processing"。
- 結合含義： "成批數據處理" 即Batch Data Processing，其核心特征是：
  - 數據積累 (Data Accumulation): 數據并非一産生就立即處理，而是被收集并存儲起來，直到達到預設的批次大小（如一定數量、特定時間間隔、文件大小）或觸發條件（如每日結束）。
  - 集中處理 (Centralized Processing): 當批次形成後，系統會一次性加載整個批次的數據，按照預定的程式或作業（Job）進行自動化處理。
  - 非交互性/離線性 (Non-interactive/Offline): 處理過程通常不需要人工幹預，且在數據輸入和處理完成之間可能存在顯著的時間延遲，與需要即時響應的交互式處理（如線上交易）形成對比。
  - 高效性 (Efficiency): 對于大規模、重複性高的任務，集中處理能更有效地利用系統資源（如CPU、内存），減少頻繁啟動和停止程式的開銷，通常比逐條處理效率更高。
典型應用場景 (Typical Application Scenarios):
- 財務報表生成 (Financial Reporting): 如銀行在每日營業結束後批量處理當天的所有交易記錄，生成日終報表。
- 工資單處理 (Payroll Processing): 企業通常在特定日期（如月末）批量計算所有員工的工資、稅金和福利。
- 賬單生成 (Billing): 公用事業公司（水電煤）、電信運營商按月批量生成用戶賬單。
- 大數據分析 (Big Data Analytics): 對海量曆史數據進行批量處理，用于趨勢分析、報表生成、機器學習模型訓練等。
- 後台系統操作 (Back-office Operations): 如庫存更新（日結）、客戶賬戶信息批量更新等。
- ETL過程 (Extract, Transform, Load): 在數據倉庫中，定期從多個源系統抽取數據，進行清洗轉換後批量加載到目标數據庫。
與流式處理的對比 (Contrast with Stream Processing):
- 成批處理 (Batch Processing): 處理有限、靜态的數據集（一個批次）。關注吞吐量 (Throughput) ——單位時間内處理的數據總量。延遲較高（分鐘、小時、天）。適用于事後分析、報表、大規模轉換。
- 流式處理 (Stream Processing): 處理連續、無界的數據流（如傳感器數據、實時交易）。關注延遲 (Latency) ——數據産生到處理結果輸出的時間（毫秒、秒）。適用于實時監控、實時報警、實時推薦。

總結 (Summary): “成批數據處理” (Batch Data Processing) 是一種高效處理大量數據的方法論，其精髓在于将數據分組積累并在特定時機集中、自動處理。它犧牲了實時性，換取了在處理大規模、周期性任務時的高吞吐量和資源利用率，是金融、制造、電信等行業後台核心業務（如結算、報表、賬單）和離線大數據分析的基礎支撐技術。

參考來源 (References):

清華大學出版社《英漢計算機詞典》對 "Batch Processing" 的定義與解釋。
IBM Knowledge Center - "What is batch processing?" (https://www.ibm.com/docs/en/zos-basic-skills?topic=zos-what-is-batch-processing) - 權威技術文檔對批處理概念和優勢的闡述。
Confluent Documentation - "Batch Processing vs Stream Processing" (https://docs.confluent.io/platform/current/streams/concepts.html#batch-processing-vs-stream-processing) - 清晰對比批處理與流處理的差異。

網絡擴展解釋

成批數據處理（Batch Data Processing）是一種将數據集中收集、統一處理的計算模式，其核心特點是非實時性和批量操作。以下是詳細解釋：

定義與核心邏輯

批量累積
數據先被收集并存儲（如數據庫、文件系統），達到預設條件（如時間周期、數據量阈值）後一次性處理。例如：銀行每日閉市後批量結算交易。
自動化流程
通常通過腳本或調度工具（如Apache Airflow）自動觸發任務，無需人工幹預。

主要特點

高吞吐量：單次處理大量數據，資源利用率高。
延遲性：適合對時效性要求低的場景（如報表生成）。
容錯性強：若處理失敗，可整體重試或分段恢複。
資源節約：避免頻繁啟停計算任務，節省CPU和I/O開銷。

典型應用場景

金融領域
月末工資結算、年度財務報表生成。
日志分析
服務器日志每日彙總統計，分析訪問趨勢。
科學計算
氣候模拟中累積多日觀測數據後批量運算。
電商系統
夜間批量更新庫存、處理退單。

與實時處理的對比

維度	成批數據處理	實時處理
延遲	分鐘級至天級	毫秒級至秒級
數據規模	大規模數據集	單條或小批量數據
技術工具	Hadoop MapReduce、Spark	Kafka、Flink

局限性

時效性不足：無法滿足即時反饋需求（如欺詐檢測）。
靈活性低：處理邏輯固化，難以動态調整。

示例：某視頻平台每天淩晨統計前24小時的用戶觀看記錄，生成熱門推薦列表供次日使用。這種方式既降低服務器壓力，又能覆蓋完整數據周期。