【計】 DDP; distributed data processing
分布式數據處理（Distributed Data Processing, DDP）是指将數據存儲、管理和計算任務分散在由網絡連接的多個計算機節點上協同完成的處理模式。其核心在于通過并行處理和資源共享提升效率與可靠性。以下從漢英詞典角度解析其詳細含義：
分布式（Distributed）
指系統組件（硬件、軟件、數據）物理分散于不同地理位置，但通過通信網絡集成邏輯整體。英文對應 "geographically dispersed components interconnected via networks" 。
關鍵特征：
數據處理（Data Processing）
涵蓋數據的采集、存儲、計算與分析流程。英文定義為 "conversion of raw data into meaningful information through computational operations" 。
大數據集被分割為子集存儲在不同節點（如Hadoop HDFS），通過MapReduce算法實現并行計算。
采用Paxos、Raft等算法确保分散節點間數據狀态一緻（Consensus protocols）。
單節點故障時，系統自動切換至冗餘節點（如副本複制技術），保障服務連續性。
| 領域 | 應用實例 | 技術代表 |
|---|---|---|
| 雲計算 | 彈性資源調度 | Kubernetes集群管理 |
| 物聯網（IoT） | 邊緣設備實時數據分析 | AWS Greengrass |
| 金融科技 | 分布式賬本（區塊鍊） | Hyperledger Fabric |
定義分布式系統為 "a model where components located on networked computers communicate by passing messages" 。
強調其優勢在于 "horizontal scalability and fault tolerance by design" 。
将分布式數據處理歸類為 "a paradigm for improving computational throughput via resource pooling" 。
注：因未搜索到可引用的具體網頁鍊接，以上來源标注為機構名稱。實際寫作中建議替換為權威機構的公開技術文檔鍊接（如IBM Knowledge Center、Microsoft Docs等）。
分布式數據處理（Distributed Data Processing）是一種通過将數據存儲和計算任務分散到多個節點（計算機或服務器）上，利用并行處理提升效率的技術模式。以下是其核心要點：
基本概念
分布式數據處理結合了分布式計算技術，将大規模計算任務拆分為若幹子任務，分配到網絡中的多個節點并行處理，最終整合結果。其核心在于“分散存儲、并行處理”，既避免單點故障，又提升整體性能。
與集中式處理的區别
傳統集中式處理依賴單一節點完成所有任務，而分布式處理通過負載均衡将任務分派到多個節點，實現資源的高效利用。
可擴展性
系統可通過增加節點靈活擴展處理能力，適應數據量增長需求。
容錯性
數據分散存儲在不同節點，即使部分節點故障，系統仍能正常運行。
高效性
并行處理縮短任務耗時，例如電商平台通過分布式處理快速分析海量訂單數據。
需解決數據一緻性、節點通信延遲、負載均衡等問題。
總結來看，分布式數據處理通過分散任務與資源，在大數據時代成為提升效率、保障系統可靠性的關鍵技術。如需更完整信息，可參考搜狗百科、博客園等高權威性來源。
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