Работал ли с концепцией Distributed Processing

Да, работал. Distributed Processing — это обработка данных, распределённая между несколькими узлами (нодами) для повышения производительности и отказоустойчивости.

Основные технологии:

• MapReduce (Hadoop) — разделение задачи на map (обработка) и reduce (агрегация).
• Apache Spark — in-memory обработка с RDD/DataFrame.
• Akka — акторная модель для распределённых систем.

Пример с Spark (Scala, но концепция аналогична в Java):

val data = spark.read.text("hdfs://path/to/data")  
val wordCounts = data.flatMap(_.split(" ")).groupByKey(_.toLowerCase).count()  
wordCounts.show()  

Ключевые аспекты:

• Распределённость данных (HDFS, S3).
• Параллельное выполнение (задачи на разных узлах).
• Отказоустойчивость (репликация, checkpointing).

Использовал в ETL, аналитике и стриминге (Kafka + Spark Streaming).