6.2.3 数据分区（Partitioning）与集群（Clustering）

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6.2.3 数据分区（Partitioning）与集群（Clustering） 6.2.3 数据分区（Partitioning）与集群（Clustering）在现代数据集成系统中，性能瓶颈往往并非源于算法本身的复杂度，而在于海量数据在单点处理时所遭遇的资源天花板。Pentaho Data Integration（PDI），即Kettle，在其发展演进过程中，早已超越了简单的ETL工具定位，逐步构建起一套面向大规模、高吞吐、低延迟场景的分布式处理能力体系。其中，数据分区（Partitioning）与集群（Clustering）构成了该体系的核心支柱。二者既可独立发挥作用，又常协同部署，共同应对企业级数据管道中的性能挑战。