大数据处理主要依赖CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）的支持。
首先，CPU是计算机的核心部件之一，负责执行各种计算任务，如数据存储、数据处理和数据传输等。在大数据处理中，CPU主要用于执行复杂的数据分析算法和模型，如机器学习、深度学习等。这些算法通常需要大量的计算资源，而CPU的性能和效率使其成为大数据处理的理想选择。
其次，GPU是一种专门为并行计算设计的处理器，具有大量的计算核心和高速的内存带宽。在大数据处理中，GPU主要用于执行一些计算密集型的任务，如图像识别、视频分析等。由于GPU的并行计算能力，它可以在短时间内完成大量数据的处理，大大提高了大数据处理的效率。
然而，尽管CPU和GPU各有优势，但在大数据处理中，它们并不是孤立使用的。实际上，许多大数据处理工具和框架都是基于分布式计算架构设计的，可以同时利用CPU和GPU的优势。例如，Apache Hadoop就是一个典型的分布式计算框架，它使用MapReduce编程模型来处理大规模数据集。在这个模型中，MapReduce任务首先将数据分解成多个子任务，然后由多个节点上的CPU和GPU协同处理这些子任务，最后将这些子任务的结果汇总并输出最终结果。
总之，大数据处理主要依赖于CPU和GPU的支持。CPU用于执行复杂的数据分析算法和模型，而GPU则用于执行一些计算密集型的任务。在实际的大数据处理过程中，这两种处理器通常会协同工作，以充分发挥各自的优势，提高数据处理的效率和准确性。
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