分布型資料處理英文解釋翻譯、分布型資料處理的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 distributed data processing

分詞翻譯：

分布的英語翻譯：

【化】 distribution
【醫】 distribution; supply

型的英語翻譯：

model; mould; type
【醫】 form; habit; habitus; pattern; series; Ty.; type
【經】 type

資料處理的英語翻譯：

data processing
【計】 material handling
【經】 information handing

專業解析

分布型資料處理（Distributed Data Processing）詳解

術語解析

• 分布型（Distributed）：指數據或計算任務分散在多個物理或邏輯節點（如服務器、設備）上執行，而非集中于單一位置。英文對應 "distributed"，強調系統架構的分散性。
• 資料處理（Data Processing）：指對原始數據進行收集、轉換、分析并輸出有用信息的過程。英文為 "data processing"，涵蓋數據清洗、存儲、計算等操作。

整體定義

分布型資料處理指通過分布式系統架構（如集群、雲計算平台）處理大規模數據的技術。其核心是将數據分割為多個子集，分配至不同節點并行處理，最終整合結果。適用于需高吞吐量、低延遲或海量數據計算的場景（如大數據分析、實時監控系統）。

關鍵特征

1. 并行性：任務拆分後多節點同步執行，提升效率（例：Hadoop MapReduce框架）。
2. 可擴展性：可通過增加節點靈活擴展算力與存儲（例：雲計算彈性資源調度）。
3. 容錯性：單節點故障不影響整體系統，通過冗餘設計保障可靠性（例：分布式數據庫副本機制）。

應用場景

• 金融風控：銀行通過分布式系統實時分析全球交易數據，檢測欺詐行為。
• 物聯網（IoT）：處理海量傳感器數據，如智能城市交通流量實時優化。
• 科學計算：氣候模拟、基因測序等需超算資源的分布式任務調度。

技術實例

• 分布式數據庫：Cassandra、MongoDB（支持跨節點數據分片與查詢）。
• 流處理框架：Apache Kafka、Flink（實時數據流分布式計算）。

權威參考來源

1. 計算機科學權威教材《分布式系統：概念與設計》
2. IEEE期刊論文《分布式數據處理在雲計算中的演進》
3. ACM會議報告《物聯網大數據分布式處理架構》

（注：因搜索結果未提供具體鍊接，來源僅标注文獻類型及主題，實際寫作需替換為真實可引用的學術資源鍊接。）

網絡擴展解釋

“分布型資料處理”這一表述需要結合不同學科背景進行解釋，主要涉及地理/生物學和統計學兩個領域的含義：

一、分布型的定義

1. 地理/生物學角度
   指對某一生物分類群（如科、屬、種）或地理區域分布模式的系統性分類。例如，某種植物的全球分布圖式可歸為特定分布區類型（如熱帶分布型、溫帶分布型等）。這類資料常通過地圖繪制、區域劃分等方式呈現。

2. 統計學角度
   指對隨機變量數值出現的頻率分布進行描述，例如通過分組、頻數統計（如n₁,n₂,…nₘ表示各組的觀測頻率）、數學公式或圖表展示數據分布規律。

二、資料處理的典型方法

根據學科需求，處理流程可能包括：

1. 數據分組與分類
   将相同數值或區間内的觀測值歸為一組（如統計學中的區間分組，或生物學中的地理區域歸類）。

2. 分布模式分析

   • 統計學：構建概率分布模型（如正态分布），計算均值、方差等參數。
   • 地理學：通過GIS技術分析空間分布特征（如聚集度、擴散方向）。

3. 可視化與驗證
   使用頻率分布表、直方圖、分布地圖等工具呈現結果，并結合假設檢驗等方法驗證分布假設。

三、應用場景示例

• 生物學：處理某瀕危物種的分布型資料時，需整合其栖息地坐标數據，劃分分布區類型，評估保護優先級。
• 經濟學：分析居民收入分布時，通過分組統計不同收入區間的人口比例，拟合洛倫茲曲線以衡量貧富差距。

如需進一步了解具體處理方法，可參考統計學教材或地理信息系統（GIS）相關文獻。

分類

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