就目前而言，不管是系统中的历史数据，还是持续不断接入系统中的实时数据，只要数据是可访问的，我们就能够处理这些数据。按照处理的数据形式和得到结果的时效性进行分类，数据处理框架就可以分为两类：批处理系统和流处理系统。
数据处理框架中的批处理就是一种用来计算大规模数据集的方法。批处理的过程包括将任务分解为较小的任务，分别在每个计算机上进行计算运行，根据数据分析的结果对数据的重新组合，然后通过计算机的计算出组合数据的最终结果。当处理非常巨大的数据集时，批处理系统是最有效的。而流处理就是对由连续不断的单条数据项组成的数据流进行计算，注重数据处理结果的时效性。
一、批处理系统
批处理系统在大数据中有很长的历史。批处理系统主要操作大量静态的数据，并且等到全部处理完成后才能得到返回的结果。批处理系统中的数据集一般符合以下特征：
1、有限： 数据集中的数据必须是有限的。
2、持久： 批处理系统处理的数据一般存储在某个储存器上。
3、海量： 一般来说只有海量的数据才能用批处理系统进行分析，并且海量的数据通常只能使用批处理系统来处理。
由于批处理系统在处理海量的持久数据方面表现出色，而历史数据的数量是很多的，所以它通常被用来处理历史数据，但是由于海量数据的处理需要耗费很多时间，所以批处理系统一般不用于即时性场景需求以及对延时要求较高的场景。
二、流处理系统
批处理系统好理解，那什么是流处理系统呢？流处理系统与批处理系统所处理的数据不同之处在于，流处理系统并不是针对已经存在的数据集进行操作，而是处理对从外部系统接入的的数据。流处理系统一般分为两种：
1、逐项处理： 每次处理一条数据，是真正意义上的流处理。
2、微批处理： 这种处理方式把一小段时间内的数据当作一个微批次，对这个微批次内的数据进行处理。
不论是哪种处理方式，其实时性都要远远好于批处理系统。因此，流处理系统非常适合应用于对实时性要求较高的场景，由于很多情况下，我们想要尽快看到计算结果，所以近些年流处理系统的应用越来越广泛。
相信大家看了这篇文章以后已经知道了数据处理框架上面的相关情况了吧，一般来说，数据的处理里不来批处理和流处理，批处理适用于历史数据的分析，而流处理适用于即时数据的分析，两者都有各自的优缺点。希望本文能够帮到大家。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中，“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理：若食材（数据）腐烂变质、混杂异物（脏数据），即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
