分布式數據技術英文解釋翻譯、分布式數據技術的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 distributed data technique

【化】 distribution
【醫】 distribution; supply

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【醫】 F.; feature; formula; Ty.; type

data
【計】 D; data
【化】 data
【經】 data; datum; figure; quantitative data

art; science; skill; technique; technology
【計】 switching technique; techno
【醫】 technic; technique
【經】 technique; technology

分布式數據技術（Distributed Data Technology）指通過計算機網絡将數據分散存儲、處理及管理的技術體系。其核心特征是将數據集分布在多個物理節點上，通過協調機制實現數據一緻性、高可用性和橫向擴展能力。以下從漢英對照與專業維度進行解析：

技術定義
中文術語"分布式"對應英文"distributed"，強調數據不再集中存儲在單一服務器。根據IEEE計算機協會定義，該技術通過分片（Sharding）、複制（Replication）、共識算法（Consensus Algorithm）實現跨節點的數據同步。
核心組成
- 分布式存儲系統：如HDFS（Hadoop Distributed File System）實現PB級數據跨集群存儲
- 計算框架：包括MapReduce、Spark等并行計算引擎（Apache基金會技術文檔）
- 一緻性協議：Paxos、Raft等算法保障多節點數據一緻性（Google Spanner論文引用）
- 容錯機制：通過副本機制（Replica）實現節點故障時的數據完整性（IEEE Transactions on Cloud Computing）
應用特征
該技術適用于物聯網（IoT）設備數據處理、金融交易系統、全球内容分發網絡（CDN）等場景。亞馬遜AWS技術白皮書指出，分布式架構可支撐每秒百萬級事務處理（TPS）。
技術優勢
- 高可用性：單個節點故障不影響整體服務（MongoDB官方架構說明）
- 彈性擴展：通過添加節點實現存儲與計算能力線性增長（IDC行業報告）
- 地理分布：支持多地數據中心間的數據同步（Apache Kafka文檔）
實現挑戰
包括網絡延遲（Network Latency）引發的數據不一緻性、跨區域數據合規性管理（GDPR合規指引），以及CAP定理（一緻性、可用性、分區容忍性）的平衡問題（ACM分布式系統研讨會論文集）。

分布式數據技術是一種将數據存儲、管理和處理分散在多個物理節點（計算機或服務器）上的技術體系，通過協同工作實現高可用性、可擴展性和容錯性。以下是詳細解析：

分布式數據技術通過将數據分片存儲在不同節點，利用網絡協調各節點操作，形成邏輯上的統一數據視圖。其核心目标是解決集中式系統的性能瓶頸（如高并發訪問壓力）和單點故障風險。

數據分片
将數據按特定規則（如哈希、範圍）切割成片段，分布到不同節點存儲。例如用戶ID按哈希算法分片到不同服務器，實現負載均衡。
數據複制
關鍵數據在多個節點生成副本，當主節點故障時，備份節點可接管服務。如Cassandra數據庫采用多副本機制保障可用性。
一緻性協議
通過Paxos、Raft等算法協調各節點數據狀态，平衡一緻性與可用性。這涉及CAP定理的典型取舍：在分區容錯性（P）必須滿足時，需在一緻性（C）和可用性（A）之間權衡。

優勢
✔️ 橫向擴展能力：通過增加節點提升存儲和計算性能（如Hadoop集群）
✔️ 高容錯性：單節點故障不影響整體服務（如區塊鍊節點冗餘）
✔️ 低延遲：數據就近存儲（如CDN邊緣節點）
挑戰
⚠️ 跨節點事務管理複雜（需兩階段提交協議）
⚠️ 數據一緻性維護成本高（最終一緻性 vs 強一緻性）
⚠️ 網絡分區導緻腦裂問題

提示：如需了解具體技術實現（如HDFS、Cassandra等），可查看來源2/6/10的完整内容。