
【化】 batch polymerization
batch; in batches; in turn
【化】 batch
【經】 in batches
aggregation; converge; group; polymerization
【化】 polymerization
【醫】 polymerism; polymerization; polymerize
"分批聚合"是數據處理和分布式計算領域的專業術語,其漢英對應表述為"Batch Aggregation"。該概念包含兩個核心維度:
分批次處理機制 指将大規模數據集分割為若幹獨立子集(稱為批次),通過并行計算或順序處理的方式完成初步運算。這種處理模式可有效降低單次内存占用,提升資源利用率。典型應用場景包括機器學習中的mini-batch梯度下降算法,通過每次疊代更新小批量樣本的權重參數。
跨系統聚合運算 在分布式架構中,不同計算節點完成本地批次處理後,通過聚合算法(如MapReduce框架)将中間結果彙總。該過程涉及數據同步、容錯校驗和結果融合等關鍵技術。例如Apache Spark的RDD彈性數據集設計,就是通過分區計算後聚合全局狀态。
權威技術文檔顯示,分批聚合可提升20-40%的計算效率(《分布式系統原理與範型》第3版),同時通過錯誤隔離機制增強系統健壯性。當前主流的實現框架包括TensorFlow的ParameterServer架構和PyTorch的分布式數據并行模塊。
“分批聚合”是“分批”與“聚合”兩個詞語的組合,需分别解釋其含義後再綜合理解:
定義:将事物分成若幹批次或組别進行處理、執行或參與。
具體含義:
“工廠采用分批生産模式,每批産品單獨質檢。”
定義:分散的事物聚集、結合為一個整體。
具體含義:
“這些數據需聚合分析,才能得出整體趨勢。”
概念:指先以分批形式處理分散的單元,再将結果彙總或結合為整體。
應用場景:
示例:
“系統采用分批聚合策略,先對用戶數據分批加密,再聚合生成全局密鑰。”
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