分布式计算在大数据处理框架中的作用是什么？

分布式计算涉及在多个联网机器上处理海量数据集。它解决了大数据面临的挑战，如数据量（规模）、速度（速率）和多样性（复杂性），使单个服务器无法完成的任务成为可能。核心应用包括大规模日志分析、网页索引、科学模拟、金融建模以及实时推荐引擎，这些场景中的处理必须能够处理巨大的输入或需要低延迟。 其核心原则包括并行处理（将数据和计算分配到多个节点）、容错（通过冗余如数据复制实现自动恢复）和弹性扩展（轻松添加资源）。分布式框架透明地管理协调、数据分配、任务调度和故障处理。这从根本上改变了分析和数据处理，使得高效分析PB级数据成为可能，推动了依赖海量数据集的人工智能、物联网和个性化服务的发展。 分布式计算使可行且高效的大数据分析成为可能。其关键价值在于大幅减少处理时间（并行执行）、使用普通硬件实现经济高效的扩展，以及提供对硬件故障的固有弹性。这支撑着关键业务运营：为高吞吐量的ETL管道提供动力、支持在海量数据集上训练复杂的机器学习模型、为仪表板提供近实时洞察，以及促进对巨大数据湖的复杂查询，直接支持数据驱动的决策制定。