大数据处理的核心方式是分布式计算。在大数据时代，数据量呈指数级增长，传统的单机数据处理方式已经无法满足需求。分布式计算通过将数据分散到多个计算机上进行处理，大大提高了数据处理的效率和准确性。
分布式计算的主要特点包括：
1. 数据分散：将数据分散存储在多个计算机上，而不是集中在一个中心服务器上。这样可以减轻单个服务器的负担，提高系统的可扩展性和可靠性。
2. 并行处理：多个计算机可以同时处理不同的任务，从而提高整体的处理速度。例如，在MapReduce模型中，一个任务被分解为多个子任务，这些子任务可以在多个计算机上并行执行。
3. 容错性：分布式系统具有较好的容错性，即使部分计算机出现故障，整个系统仍然可以正常运行。这是因为数据被分散存储在多个计算机上，即使某个计算机出现问题，其他计算机仍然可以继续处理数据。
4. 弹性伸缩：分布式系统可以根据实际需求动态调整资源，以应对不同的负载情况。例如，当某个任务需要更多的计算资源时，系统可以增加该任务的计算节点；当任务减少时，系统可以释放计算资源。
5. 高并发：分布式系统可以支持高并发访问，满足大规模用户的需求。例如，社交媒体平台、电商平台等需要实时处理大量用户请求，因此采用了分布式计算技术。
6. 灵活性：分布式系统具有很好的灵活性，可以根据业务需求进行灵活配置。例如，可以根据数据源、处理方式等因素选择合适的分布式计算框架。
7. 易于扩展：随着业务的不断发展，分布式系统可以轻松地添加更多的计算节点来扩展处理能力。
总之，分布式计算是大数据处理的核心方式，它通过将数据分散、并行处理、容错性、弹性伸缩、高并发、灵活性和易于扩展等特点，大大提高了数据处理的效率和准确性。
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