分布式处理框架和多线程编程是两种不同的技术，它们在处理大规模数据或高并发请求时有很大的区别。
首先，分布式处理框架是一种用于处理大规模数据的技术，它通过将计算任务分配到多个节点上，使得整个系统能够并行地处理大量的数据。这种技术可以大大提高处理速度，减少系统的响应时间。常见的分布式处理框架有Hadoop、Spark等。
而多线程编程则是在单个进程中创建多个线程，每个线程负责处理一部分任务。这种方法可以提高程序的执行效率，因为多个线程可以同时执行，从而减少了等待时间。然而，多线程编程也存在一定的缺点，如线程安全问题、资源竞争等问题。
在分布式处理框架中，任务被分配到不同的节点上，这些节点可以是物理上的或者虚拟的。每个节点都有自己的CPU、内存和磁盘空间，它们可以并行地处理任务。分布式处理框架通常使用消息传递机制（如RPC、消息队列等）来协调各个节点之间的通信，以确保任务能够正确地分配和执行。
相比之下，多线程编程中的线程是在同一台机器上运行的，它们共享同一个内存空间和CPU资源。当一个线程需要执行任务时，它会创建一个新的线程来执行该任务。这样，多个线程可以同时运行，从而提高了程序的执行效率。然而，多线程编程也存在一些问题，如线程安全问题、资源竞争等。
总之，分布式处理框架和多线程编程在处理大规模数据和高并发请求时有很大的区别。分布式处理框架通过将计算任务分散到多个节点上，提高了处理速度和效率；而多线程编程则通过创建多个线程来提高程序的执行效率。在选择使用哪种技术时，需要考虑实际的需求和场景。
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