Teradata的并行计算和分布式架构是通过在多个节点上同时运行查询和数据处理任务来实现的。当一个查询被提交到Teradata系统时，系统会将查询分解成多个子任务，并在不同的节点上并行运行这些子任务。每个节点都有自己的CPU和内存资源，可以独立地处理这些任务。
Teradata的分布式架构是基于共享-nothing架构的，即每个节点都有自己的独立存储和计算资源，节点之间通过高速网络连接进行通信和数据传输。这种架构可以实现数据的高度并行处理，提高系统的性能和扩展性。
另外，Teradata还采用了一些优化技术，如数据分片和数据重分布，来确保数据在集群中的均衡分布和高效访问。这些技术可以帮助系统有效地处理大规模数据，并提供快速的查询响应时间。
总的来说，Teradata的并行计算和分布式架构是通过将查询和数据处理任务分解成多个子任务，并在不同节点上并行执行来实现的，这样可以充分利用集群中的资源，提高系统的性能和扩展性。
