随着网络技术的普遍应用，数据的产生日益加快，如何有效地处理数据已成为业内关注的热点问题。传统的数据处理系统以静态的有限数据集为对象，通过调用静态的查询脚本就可获得所需的查询结果。当今，数据以流行式逐渐向连续、快速、时变方向转变等，传统数据库应用环境的弊端逐渐显露出来，已经无法满足现代化工作的需求。在新的应用背景下，人们对数据库系统的功能和性能有了更高的要求，同时也对数据处理的自动化和智能化提出了更高的要求。论文首先分析了国内外分布式数据处理系统的研究现状，然后设计了一种典型的分布式数据处理系统方案，并讨论了该系统中的两个关键技术，最终将其应用在邮包传送系统项目中。论文研究了分布式数据处理中的两个关键技术：查询和降载。与传统的静态查询不同，数据源不间断地进入系统，连续查询始终保持在执行查询并输出查询结果的状态。笔者分析了连续查询的特点和内存空间的分配情况，设计了一种基于贪心策略的动态滑动窗口查询算法，提高了连续查询处理的效率。降载是针对数据流速不规则引起的负载波动而实施的方法，数据流的到达速率通常是不可预测的且具有很高的突发性，当输入速率超过系统处理能力时,系统会发生过载并且导致系统性能的恶化,本文设计的一种基于蚁群算法的智能降载算法可以寻找出符合条件的最优路径，使得超出负荷的数据可以分流到其它计算节点进行处理，该算法还可以将闲置的节点计算能力充分利用。