Распределённые вычислительные системы в обработке больших данных работают следующим образом: 1

1. Большая вычислительная задача разбивается на подзадачи, которые назначаются отдельным узлам в зависимости от их доступности и вычислительной мощности. 1
2. Узлы взаимодействуют друг с другом для обмена данными и обеспечения правильности выполнения подзадач. 1
3. Происходит постоянный мониторинг — ход выполнения подзадач отслеживается для выявления ошибок. 1
4. Результаты вычислений попадают обратно в центральный узел, где происходит компиляция. 1

Некоторые преимущества распределённых вычислительных систем в обработке больших данных:

• Масштабируемость. 3 Платформы распределённых вычислений позволяют горизонтально масштабировать задачи по обработке данных, распределяя рабочую нагрузку по нескольким машинам. 3
• Отказоустойчивость. 3 Платформы предоставляют механизмы для обработки сбоев в распределённой среде: они могут обнаруживать сбои узлов и восстанавливать их после сбоев. 3
• Местоположение данных. 3 Распределяя данные по кластеру, распределённые вычислительные платформы позволяют выполнять задачи обработки вблизи того места, где находятся данные. 3 Это сводит к минимуму накладные расходы на передачу данных и повышает общую производительность. 3
• Параллельная обработка. 3 Распределённые вычислительные платформы обеспечивают параллельное выполнение задач, позволяя нескольким узлам работать с разными частями данных одновременно. 3 Такая возможность параллельной обработки значительно сокращает время обработки крупномасштабных операций с данными. 3

Примерами популярных платформ распределённых вычислений, используемых в обработке данных, являются Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink и Apache Storm. 3