运维新概念大百科——流式计算

一、流式计算的背景在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，那么多数据的实时性要求并不高；但如果我们处理的是以天、小时，甚至分钟为单位的数据，那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下，如果我们仍旧采用传统的数据处理方式，统一收集数据，存储到数据库中，之后在进行分析，就可能无法满足时效性的要求。二、流式计算与批量计算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 ………………………………