1、分布式系统是由多个独立计算机组成的网络系统，这些计算机通过网络互相通信和协作，共同完成一些任务。分布式操作系统的概念 分布式操作系统是将一个计算机系统划分为多个独立的计算单元（或者也可称为节点），这些节点被部署到每台计算机上，然后被网络连接起来，并保持着持续的通信状态。
2、分布式——一个高大上的名词，是计算机软件设计中人民群众喜闻乐见的“逼格满满”、“不明觉厉”的几个名词之一。但很可惜，这玩意儿一点也不复杂，甚至有些“简单”。
3、分布式处理（distributed processing）和并行处理（Parallel processing）是为了提高并行处理速度采用的两种不同的体系架构。并行处理是利用多个功能部件或多个处理机同时工作来提高系统性能或可靠性的计算机系统，这种系统至少包含指令级或指令级以上的并行。
hadoop基于底层大量物理服务器组成的集群对海量数据进行“分布式”处理。Hadoop是用于处理大规模数据的强大工具，它利用了分布式计算的概念，通过将数据分割成小块并在多个物理服务器上进行处理，从而大大提高了数据处理的速度和效率。
Hadoop是一个开源框架，用于分布式处理海量数据。它通过将数据分散存储在多个节点上，实现了高可用性和高扩展性。Hadoop采用了MapReduce模型，将数据划分为小块，由多个节点并行处理，最终将结果汇总得到最终结果。Hadoop还支持数据压缩、数据加密、容错处理等功能，保证了数据的安全性和可靠性。
Hadoop是一个用于处理大数据的开源框架。Hadoop是一个分布式计算平台，主要用于存储和处理海量数据。其核心组件包括分布式文件系统HDFS和MapReduce编程模型。通过Hadoop，用户可以在大量廉价计算机组成的集群上处理和存储数据，从而实现高可扩展性和高容错性。
存储技术是大数据分析和应用的基础。它涉及到数据的采集、处理、存储和结果形成的全过程。从大数据的特征定义，到价值探讨，再到发展趋势，以及隐私问题，都是存储技术需要考虑的重要方面。
大数据处理技术中两个关键性的技术是采集技术和预处理技术。采集技术。信息采集技术是信息处理技术的起始点，通过信息采集技术可以有效地收集信息并将其存储于数据库中。除了拥有着目标数据获取、目标数据筛选、目标数据传输等重要作用。其还能够在智能化技术设备同时使用的情况下实现对目标数据库的实时监控。
大数据处理是指对规模巨大、类型多样、产生速度快的数据集进行收集、存储、管理和分析的过程。这一技术旨在从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、业务优化和创新发现。在处理大数据时，首先面临的挑战是数据的收集与存储。
1、分布式系统是由多个独立计算机组成的网络系统，这些计算机通过网络互相通信和协作，共同完成一些任务。分布式操作系统的概念 分布式操作系统是将一个计算机系统划分为多个独立的计算单元（或者也可称为节点），这些节点被部署到每台计算机上，然后被网络连接起来，并保持着持续的通信状态。
2、分布式——一个高大上的名词，是计算机软件设计中人民群众喜闻乐见的“逼格满满”、“不明觉厉”的几个名词之一。但很可惜，这玩意儿一点也不复杂，甚至有些“简单”。
3、分布式系统是建立在网络上的软件系统。 处理协助任务，然后整合结果。在分布式系统中，一组独立的计算机向用户呈现一个统一的整体，就像一个系统一样。系统具有多种通用的物理和逻辑资源，可以动态分配任务，分散的物理和逻辑资源可以通过计算机网络实现信息交换。
4、广义上说分布式处理也可以认为是一种并行处理形式。而分布式处理系统将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务的计算机系统。
5、分布式软件系统（Distributed Software Systems），是支持分布式处理的软件系统，是在由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。它包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译（解释）系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。
