您是否试图了解大数据和数据分析，但对流处理和批量数据处理之间的区别感到困惑?如果是这样，请查看bluehost美国主机商接下来介绍的这篇文章。
批量处理与流处理
批量处理和流处理之间的区别是大数据世界中最基本的原则之一。这两个术语没有正式的定义，但当大多数人使用它们时，它们的意义如下：
- 在批量处理模式下，一组数据在一段时间内被收集，然后被送入分析系统。换句话说，您将收集一批信息，然后把它送进去进行处理。
- 在流式处理模式下，数据被逐件送入分析工具，这种处理通常是实时进行的。
这些是基本的定义。为了更好地说明这个概念，让我们介绍一下使用批处理或流式处理的原因，以及使用的案例。推荐阅读：《为什么销售需要大数据》
批量处理的目的和用例
批量处理最常被用于处理非常大量的数据，或不能够以流方式提供数据遗留系统的数据源。
在大型机上产生的数据是一个很好的例子，默认情况下，这些数据以批处理的形式进行处理。访问主机数据并将其整合到现代分析环境中需要时间，这使得在大多数情况下将其变成流式数据是不可行的。
在您不需要实时分析结果的情况下，以及在处理大量信息比获得快速分析结果更重要的情况下，批量处理的效果是非常好的(尽管数据流也可能涉及 “大 “数据–批处理不是处理大量数据的严格要求)。
批量处理的用例：
- 工资单
- 账单
- 来自客户的订单
流处理的目的和用例
如果您想得到实时的分析结果，流处理是关键。通过建立数据流，您可以在数据产生后立即将其送入分析工具，并使用Spark Streaming等平台获得即时的分析结果。推荐阅读：《何时应该把大数据存储到云主机？》
流处理对欺诈检测等任务很有用。如果您要对交易数据进行流处理，您可以实时检测到欺诈信号的异常情况，并在欺诈交易完成之前阻止其发生。
流处理的用例：
- 欺诈检测
- 社交媒体的情绪分析
- 日志监控
- 分析客户行为
将批处理数据转化为流数据
如前所述，您的数据源的性质在确定数据是否适合于批处理或流处理方面起着很大的作用。然而，这并不意味着您无法将批处理数据变成流数据，您依旧能够利用实时分析。
这是非常有用的——因为通过设置流，您可以处理一些使用流无法处理的数据。您可以获得更快的结果，并在你失去利用结果的能力之前对问题或机会做出反应。推荐相关阅读：《数据整合是什么，为什么它很重要?》
