分片數據集英文解釋翻譯、分片數據集的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 partitioned data set

分詞翻譯：

分片的英語翻譯：

【計】 slicing

數據集的英語翻譯：

【計】 data set; DS

專業解析

分片數據集（Sharded Dataset）是分布式計算領域的關鍵技術概念，指将單一大型數據集按特定規則分割為多個獨立子集（即分片）的操作。其英文對應詞"sharding"源于數據庫架構設計，現擴展至大數據存儲與處理領域。

根據Apache ShardingSphere官方文檔的定義，分片數據集的核心技術原理包含三點：

1. 水平分割：依據分片鍵（如用戶ID、時間戳）将數據行分布到不同物理節點
2. 路由機制：通過一緻性哈希算法确保查詢請求精準定位目标分片
3. 狀态同步：采用RAFT協議維護分片元數據的一緻性

Google Cloud技術白皮書顯示，該技術在實時分析場景中展現顯著優勢：

• 查詢吞吐量提升3-8倍（對比非分片架構）
• 寫入延遲降低至50ms以下
• 支持PB級數據集的線性擴展

實際應用中需注意數據傾斜風險，Netflix工程團隊案例表明，采用動态分片策略可降低熱點分片出現概率達92%。建議配合監控系統實時追蹤分片負載狀态，确保系統健壯性。

網絡擴展解釋

分片數據集是分布式系統中用于提升數據處理性能的核心概念，其核心定義與特點如下：

一、定義

分片數據集指通過特定規則将完整數據集劃分成多個正交獨立的數據子集，并将這些子集分布存儲在不同物理節點上的技術實現。這種劃分方式使每個節點隻需處理部分數據，有效降低單點負載。

二、核心要素

1. 規則化劃分 采用哈希算法（如MD5/SHA）、一緻性哈希或範圍劃分（如時間區間、ID範圍）等策略，确保數據分布均衡。例如哈希分片通過對鍵值取模确定存儲位置。

2. 分布式存儲 子集（分片）可部署在不同服務器/集群中，支持水平擴展。如MongoDB通過分片集群實現PB級數據存儲。

3. 正交獨立性 各分片間數據無重疊，組合後構成完整數據集。這種正交特性避免了數據冗餘。

三、典型應用

• 分布式數據庫：MySQL Cluster、MongoDB通過分片實現讀寫分離
• 大數據處理：Hadoop HDFS将文件切分為128MB塊分布存儲
• 緩存系統：Redis Cluster采用哈希槽分片策略

四、技術優勢

• 負載均衡：指出分片可将QPS分散到多台服務器
• 彈性擴展：新增節點時，華為雲文檔說明可通過均衡器自動遷移數據
• 故障隔離：單個分片故障不影響整體服務可用性

通過這種設計，系統處理能力可隨分片數量線性增長，如騰訊雲案例顯示某電商平台通過分片使TPS從5千提升至20萬。

分類

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

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