分布式计算原理是指将一个大型数据处理任务拆分成多个小任务，通过多台计算机的协作完成任务的过程。这种技术在当前大数据时代非常重要，因为传统的单机计算已经无法处理海量数据了。
分布式计算有三个核心问题：任务划分、数据划分和通信协议。
任务划分是将一个大型任务划分成多个小任务的过程，以便在不同的计算机上并行执行。这是分布式计算中最重要的步骤之一。任务划分需要考虑到以下几个方面：
（1）任务的性质
任务的性质指任务可以被分为哪些小任务。例如，如果任务是基于图像处理，则可以将其分为多个子任务处理每个图像。
（2）任务的大小
任务的大小指任务需要多少计算资源来完成。如果任务很大，则需要将其分割成更小的子任务。
（3）计算机的数量
计算机的数量指可用于执行任务的计算机数量。如果计算机数量很少，则需要将任务拆分成更小的子任务。
（4）数据的局部性
数据的局部性指处理任务所需的数据在哪个计算机上。如果数据局部性很高，则需要将任务分配给包含数据的计算机。
数据划分是指将原始数据集划分为多个子数据集，以便在不同的计算机上并行处理。数据划分需要考虑到以下几个方面：
（1）数据的大小
数据的大小指需要多少计算资源来处理数据。如果数据很大，则需要将其分割成更小的子数据集。
（2）数据的局部性
数据的局部性指处理任务所需的数据在哪个计算机上。如果数据局部性很高，则需要将数据划分成与任务相对应的子数据集。
（3）数据的重要性
数据的重要性指数据对任务完成的贡献。如果某些数据很重要，则可以将其存储在多个计算机上，以提高冗余性和容错能力。
通信协议是指计算机间交换信息的方式和规则。通信协议需要考虑以下几个方面：
（1）通信的频率
通信的频率指计算机之间交换信息的频率。如果频率太高，则会影响整体性能。
（2）通信的负载
通信的负载指交换信息的大小。如果通信负载过大，则会使通信变得很慢。
（3）协议的可扩展性
协议的可扩展性指系统能否支持更多的计算机加入，并且效果不会变差。
总体来说，分布式计算是通过将任务拆分成小任务并分配给多台计算机来处理大型数据集的一种方法。这种方法可以提高处理速度和效率，并解决了传统单机计算的瓶颈问题。