「MapReduce」是一種編程模型和處理大數據的技術，最初由 Google 提出。它允許開發者處理和生成大量數據集，通過將數據分割成小塊，然後在多個計算機上並行處理，最終將結果合併。這一過程通常分為兩個主要步驟： 1. Map（映射）：將輸入數據分為小的部分，並將這些部分轉換為一組鍵值對。 2. Reduce（歸約）：將來自 Map 步驟的鍵值對進行合併和整理，生成最終的結果。 這種技術廣泛應用於大數據處理和分佈式計算中，特別是在大型數據集的分析和處理上。
這是一種計算模型，通過將計算任務分配到多個計算機上來提高效率和處理能力。這種方法通常用於需要處理大量數據或執行計算密集型任務的情況。分散式計算可以在本地網絡或互聯網上實現，使得資源的使用更加高效。
例句 1：
分散式計算能有效地處理大量數據。
Distributed computing can efficiently handle large amounts of data.
例句 2：
許多雲計算服務依賴於分散式計算來提供服務。
Many cloud computing services rely on distributed computing to deliver services.
例句 3：
這個系統使用分散式計算來提升性能。
This system uses distributed computing to enhance performance.
這是一種提供工具和規範的系統，用於有效地處理和分析數據。數據處理框架通常包括數據的獲取、存儲、分析和可視化等功能，旨在簡化數據處理的過程。這些框架可以在多種環境中運行，包括本地和雲端。
例句 1：
這個數據處理框架支持多種數據格式。
This data processing framework supports multiple data formats.
例句 2：
我們正在使用一個新的數據處理框架來提高效率。
We are using a new data processing framework to improve efficiency.
例句 3：
數據處理框架使得數據分析過程變得更加簡單。
Data processing frameworks make the data analysis process much simpler.
這是一種同時執行多個計算任務的技術，通常用於提高計算速度和效率。在大數據處理中，並行處理可以顯著縮短處理時間，因為它允許多個計算單元同時工作。這種技術在科學計算、數據分析和機器學習等領域得到廣泛應用。
例句 1：
並行處理可以大大提高計算效率。
Parallel processing can greatly increase computational efficiency.
例句 2：
我們的系統支持並行處理以加速數據分析。
Our system supports parallel processing to speed up data analysis.
例句 3：
並行處理技術在大數據領域非常重要。
Parallel processing techniques are crucial in the big data field.