复杂的批量数据处理(batch data processing),通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。
基于历史数据的交互式查询(interactive query),通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。
基于实时数据流的数据处理(streaming data processing),通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。
实时计算,强调的是实时。
比如小明要查看他去年一年的消费总额度,那么当小明点下统计按钮的时候,服务器集群就在噼里啪啦的赶紧计算了,必须在小明能够忍耐的时间范围内得出结果。这种计算的背后实现,一般都是冗余 + 各种高性能部件在做支撑,算法也对实时性做了优化,但实时计算并没有强调用那种算法,只要能保证高实时性的就行。实时计算与离线计算的最大区别,就是离线计算是人无法忍耐的时间进行计算,因此人不需要等待,把任务丢给计算机后,自己该干嘛就去干嘛。
流式计算,比实时计算要稍微迟钝些,但比离线计算又实时的多,而且主要强调的是计算方法。
比如,服务器端,有一个值,是记录小明订单数量。当小明每买一件东西后,服务端立即发出一个交易成功的事件,该值接收到这个事件后就立即加1。如果用离线计算的方式来做,估计是在查询时,才慢腾腾的从低速存储中,把小明的所有订单取出来,统计数量。流式计算有点像数据库领域的触发器,又有些像事件总线、中间件之类的计算模式。
1、什么是流式大数据,处理技术、平台及应用都是什么?
http://www.duozhishidai.com/article-905-1.html
2、Spark Streaming:大规模流式数据处理
http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/37560609
3、什么是流式数据访问?
https://www.zhihu.com/question/30083497
4、流式计算和实时计算有什么区别?
https://www.zhihu.com/question/38996005
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