流式计算与批量计算有什么区别?

大数据的计算模式主要分为批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)、交互计算(interactive computing)、图计算(graph computing)等。其中，流式计算和批量计算是两种主要的大数据计算模式，分别适用于不同的大数据应用场景。

流数据（或数据流）是指在时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体，数据的价值随着时间的流逝而降低，因此必须实时计算给出秒级响应。流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，是实时计算。

批量计算则统一收集数据，存储到数据库中，然后对数据进行批量处理的数据计算方式。主要体现在以下几个方面：

1、数据时效性不同：流式计算实时、低延迟， 批量计算非实时、高延迟。

2、数据特征不同：流式计算的数据一般是动态的、没有边界的，而批处理的数据一般则是静态数据。

3、应用场景不同：流式计算应用在实时场景，时效性要求比较高的场景，如实时推荐、业务监控...批量计算一般说批处理，应用在实时性要求不高、离线计算的场景下，数据分析、离线报表等。

4、运行方式不同，流式计算的任务持续进行的，批量计算的任务则一次性完成。

优点如下:

1.流式数据库适合更小的储存。

2.在流式数据处理模式里，数据持续到达，系统及时处理新到达的数据，并不断产生输出。处理过的数据一般丢弃掉，当然也可以保存起来。流式数据处理模式强调数据处理的速度。部分原因是数据产生的速度很快，需要及时进行处理。由于流式数据处理系统能够对新到达的数据进行及时的处理，所以它能够给决策者提供最新的事物发展变化的趋势，以便对突发事件进行及时响应，调整应对措施。

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

处理、实时计算属于一类的，即计算在数据变化时，都是在数据的计算实时性要求比较高的场景，能够实时的响应结果，一般在秒级，Yahoo的S4,twiter的storm都属于流处理和实时计算一类的。

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