分散數據處理英文解釋翻譯、分散數據處理的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 decentralized data processing; dispersed data processing

分詞翻譯：

分散的英語翻譯：

disperse; distract from; scatter; deconcentration; dispersal; dissipation
【計】 disassembling; disperse
【化】 break-up; dispersion
【醫】 disgregation; dispersion; divergence; fraction
【經】 diversification

數據處理的英語翻譯：

【計】 data processing; DP
【化】 data handling; data processing
【經】 data handling; data processing; processing of data

專業解析

分散數據處理（Distributed Data Processing，DDP）是計算機科學領域的核心概念，指通過多個地理位置獨立但互聯的計算節點共同完成數據存儲、計算與分析任務的技術體系。其核心特征包含以下維度：

架構特性從漢英詞典角度解析，"分散"對應英文"distributed"，強調資源分布的物理分離性與邏輯協作性。例如《牛津計算機詞典》将其定義為"數據存儲與處理功能分布在網絡節點中，而非依賴單一中心服務器"（來源：Oxford Computer Dictionary）。該模式通過拓撲結構設計，實現節點間的負載均衡與并行計算。
技術實現 IEEE标準術語庫指出，典型實現包含三要素：分布式數據庫系統（如Cassandra）、消息隊列中間件（如Kafka）及一緻性協議（如Raft算法）。這些組件共同支撐數據分片存儲與協同處理機制（來源：IEEE Standards Glossary）。
性能優勢根據IBM技術白皮書，分散架構通過MapReduce等編程模型，可将大規模計算任務分解至不同節點執行，較傳統集中式處理提升3-5倍吞吐量（來源：IBM Technical Report）。《劍橋計算機百科》特别強調其在物聯網場景中，通過邊緣計算節點實現實時數據處理的能力。
應用演進 TechTarget技術百科記載，該技術已從早期局域網文件共享，發展為支撐區塊鍊網絡共識機制與聯邦機器學習框架的基礎架構（來源：TechTarget Encyclopedia）。當前主流實現包括Hadoop分布式文件系統與Kubernetes容器編排平台。

需要說明的是，術語"分散數據處理"與"分布式數據處理"在技術文獻中具有等價性，後者為更通用的學術表述方式。相關标準定義可參考ISO/IEC 2382系列信息技術術語國際标準。

網絡擴展解釋

分散數據處理（Decentralized Data Processing 或 Distributed Data Processing）是一種将數據或計算任務分布在多個獨立節點上處理的技術模式，其核心在于通過并行處理和資源共享提升效率與可靠性。以下是綜合多來源的詳細解釋：

1.基本定義

分散數據處理指将大型任務分解為多個子任務，分配到不同計算節點并行處理的過程。每個節點擁有獨立的處理器和存儲資源，既能獨立運作，又能協同完成整體目标。這種模式與傳統的集中式處理不同，強調數據或任務的物理或邏輯分散性（、、）。

2.技術特點

任務分解與并行處理：通過分布式計算框架（如MapReduce），将複雜任務拆解為可并行執行的子任務，縮短處理時間。
數據分布：數據被分割存儲在不同節點，減少單點故障風險，同時優化訪問速度（、）。
資源協同：節點間通過網絡通信協調工作，實現負載均衡和資源共享。

3.與相關概念的區别

分布式數據處理（DDP）：強調技術架構上集中與分散的結合，例如在統一系統中允許部分功能模塊獨立運行。
離散化處理：特指将連續數據分段（如分箱處理），屬于數據預處理技術，與“分散”的物理分布無關。

4.應用場景與優勢

場景：適用于大數據分析、雲計算、物聯網等需要高吞吐量和容錯性的領域。
優勢：
- 可靠性：節點故障不影響整體系統運行；
- 擴展性：可通過增加節點靈活提升處理能力；
- 效率：并行處理加速任務完成（、）。

5.曆史與發展

分散數據處理的概念起源于20世紀後期，隨着互聯網和分布式系統技術的成熟，逐漸成為企業信息系統的主流架構之一。其核心理念是通過分散實現更高效的服務與更低的成本（、）。

如需更深入的技術細節或案例分析，可參考道客巴巴（、）和博客園的相關文獻。