批处理和流处理的区别

批量处理

批量处理是指在一个特定的时间跨度内对大量数据进行批量处理。它一次处理大量的数据。批量处理在数据大小已知且有限的情况下使用。它需要更长的时间来处理数据。它需要专门的工作人员来处理问题。批量处理程序分多次处理数据。当加班收集数据,并将类似的数据分批/分组,那么在这种情况下,批处理被使用。批量处理的挑战:

  • 批量处理系统的调试是困难的,因为它需要专门的专业人士来修复错误。
  • 软件和培训最初需要很高的费用,以了解批处理调度、触发、通知等。

流处理

流处理是指在数据产生时立即处理连续的数据流。它实时分析流数据。当数据大小未知、无限且连续时,就会使用流处理。它需要几秒钟或几毫秒的时间来处理数据。在流处理中,数据输出率与数据输入率一样快。流处理器在少数时间内处理数据。当数据流是连续的并且需要立即响应时,在这种情况下就会使用流处理。流处理的挑战:

  • 数据输入率和输出率有时会产生一个问题。
  • 应对巨大的数据量和即时响应。
  • 批量处理和流处理之间的区别。
编号 批处理 流处理
1 批量处理是指在一个特定的时间跨度内对大量数据进行批量处理。 流处理是指在数据产生时立即处理连续的数据流。
2 批量处理一次处理大量的数据。 流处理实时分析流数据。
4 在批处理中,数据大小是已知的和有限的。 在流处理中,数据的大小是未知的,而且事先是无限的。
5 在批处理中,数据是经过多次处理的。 在流处理中,数据一般只需处理几道。
6 批量处理需要更长的时间来处理数据。 流处理器需要几秒钟或几毫秒的时间来处理数据。
7 在批处理中,输入图是静态的。 在流处理中,输入图是动态的。
8 在这种处理方式中,数据是按快照分析的。 在这个处理过程中,数据是连续分析的。
9 在批处理中,响应是在工作完成后提供的。 在流处理中,响应是立即提供的。
10 例子: 分布式编程平台,如MapReduce, Spark, GraphX等。 例子: Spark streaming 和S4(简单可扩展流系统)等编程平台。
11 批量处理用于工资和账单系统、食品加工系统等。 流处理用于股票市场、电子商务交易、社交媒体等。