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。