分散処理は、1台のマシンで処理しきれない計算やデータ処理を、複数のマシンに分割して並列実行する方式です。計算資源を横に増やして処理時間を短縮したり、大量データを扱えるようにしたりする目的で使われます。データ分析基盤では、バッチ処理や大規模集計、機械学習の学習処理で登場しやすい概念です。
実務で重要なのは、処理をどう分割し、どこでデータの移動や集約が発生するかを把握することです。MapReduceやSparkのように「分散して計算→結果を集約」という形を取る場合、シャッフル（ノード間のデータ再配布）が性能のボトルネックになりやすく、パーティション設計や結合キー設計が効いてきます。ノード障害や一部遅延（ストラグラー）が前提になるため、リトライ、チェックポイント、冪等性を備えたジョブ設計が欠かせません。
運用では、並列度を上げれば必ず速くなるわけではなく、ネットワーク帯域やストレージI/O、スキュー（特定キーへの偏り）で逆に遅くなるケースが多いです。処理時間、シャッフル量、メモリ使用量、スピルの発生、失敗率などを観測し、原因に合わせて最適化する姿勢が必要でしょう。分散処理は強力ですが複雑性も増えるため、単一ノードで足りる範囲を見極め、分散が必要な部分だけに適用する設計が現実的です。
