批处理与流处理：何时使用它们以及为什么它很重要

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批处理和流处理是管理和分析数据的两种基本方法。了解这两种方法对于在不同的数据驱动场景（从历史分析到实时决策）中利用每种方法的优势非常重要。

数据专业人员应该了解这两种方法的优点和缺点，以及将每种方法应用到ETL 和 ELT 流程的最佳位置。

在本文中，我们将定义批处理和流处理、它们的差异，以及如何为您的特定用例选择正确的方法。

什么是批处理？
批处理是一种对大量收集的数据进行分块或批量处理的方法。

这种方法对于资源密集型作业、重复性任务以及管理不需要实时处理的 Zalo 数据 大型数据集特别有效。它非常适合数据仓库、ETL（提取、转换、加载）和大规模报告等应用程序。

由于其多功能性可以满足各种业务需求，批处理仍然是广泛采用的数据处理选项。

数据的批量处理主要是自动化的，一旦流程设置完毕，就需要最少的人工交互。任务是预定义的，系统会按计划执行它们，通常是在计算资源随时可用的非高峰时段执行。

人为干预通常仅限于设置初始参数、解决出现的错误以及检查结果，这使得批处理成为管理大规模数据任务的非常有效且无需干预的方法。

有多种用于批处理的ETL 工具。一个常见的工具是Apache Airflow，它允许用户快速创建数据编排管道，该管道可以按设定的计划运行并易于监控。探索不同的工具，找到最适合您公司需求的工具！

影响有效配料的因素

什么是流处理？
流处理，有时称为流处理或实时数据处理，是一种数据处理方法，旨在实时处理和分析流经系统的数据。

与按预定时间间隔收集和处理大型离散块数据的批处理不同，流处理连续且增量地处理数据。

数据是从各种来源收集的，例如传感器、日志、交易、社交媒体源或其他实时数据源。