批处理与流处理：何时使用以及为何重要
Posted: Tue Dec 03, 2024 3:19 am
批处理和流处理是处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数据驱动场景（从历史分析到实时决策）中充分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缺点，以及在ETL 和 ELT 流程中实施每种方法的最佳位置。
在本文中，我们将定义批处理和流处理、它们的区别以及如何为您的特定用例选择正确的方法。
什么是批处理？
批处理是一种以块或批的形式处理大量收集的数据的方法。
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大量数据集特别有效。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。
由于批处理能够灵活地满足各种业务需求，因此它仍然是数据处理中广泛采用的选择。
数据批处理主要采用自动化方式，一旦流程设置完成，几乎无需人工干预。任务是预先定义的，系统会根据预定的时间表执行任务，通常是在计算资源充足的非高峰时段执行。
人工参与通常仅限于配置初始参数、解决出现的错误以及检查输出，这使得批处理成为一种管理大规模数据任务的高效且不干预的方法。
有多种ETL 工具可用于批处理。一种常用工具是Apache Airflow，它允许用户快速构建数据编排管道，这些管道可以按设定的时间表运行并具有简单的监控功能。探索不同的工具，找到最适合您业务需求的工具！
提高批处理效率的因素
什么是流处理？
流处理，有时也称为流处理或实时数据处理，是一种旨在在数据流经系统时实时处理和分析数据的数据处理方法。
与批处理不同，批处理涉及按照预定的时间间隔收集和处理大量离散数据块，而流处理则连续且增量地处理数据。
数据从各种来源收集，例如传感器、日志、交易、社交媒体提要或其他实时数据源。
数据流在接收时会进行处理，包括过滤、转换和聚合数据等一系列操作。这允许实时实施，例如实时分析、触发警报、实时仪表板或输入到其他系统以采取进一步行动。这些见解通常用于影响即时决策。
流处理应用包括金融市场的实时分析、欺诈检测、网络流量监控、推荐引擎等。
流式传输系统通常包括持续监控和管理数据流和处理管道的功能，以支持高速数据。这包括跟踪系统的性能、数据流的健康状况以及处理任务的结果。
一个流行的框架是AWS Kinesis，它与 Lambda 相结合。Amazon Kinesis 是一种基于云的服务，可让您收集、处理和分析实时流数据，而 Lambda 支持复杂的功能和自动化。
流处理的不同结果
批处理和流处理之间的差异
现在我们已经定义了批处理和流处理过程，让我们重点介绍一下它们的一些区别。
数据延迟
当考虑处理和分析数据的速度时，批处理和流式方法有明显的差异。
流式处理：低。
流式处理在数据到达时进行处理，实现近乎实时的分析和决策。这对于需要即时响应的应用来说是理想的选择。
批量处理：高。
在一段时间内收集数据，并按预定的时间间隔分块处理。这种方法适用于分析时间不太重要的场景。
数据量
每种方法在任意给定时间内能够管理的数据量也存在很大差异。
流处理：实时。
它可以处理大量连续数据，但可扩展性取决于系统的设计和基础设施。管理大量实时数据需要强大且可扩展的系统。
批处理：大块。
通常更适合可以分块处理的大量数据。批处理系统可以在处理之前汇总大量数据。
复杂
设置和维护这些处理方法的复杂性是另一个重要的区别。
流式处理：高。
需要复杂的基础设施来管理连续的数据流，确保实时处理，并处理状态管理和容错问题。
批处理：低。
批处理系统通常更易于实现和管理，因为数据处理是在预定义的间隔内完成的，并且可以针对大规模操作进行优化。
使用案例
不同的处理方法适用于不同类型的应用程序和用例。
流式处理：需要实时洞察和立即采取行动的场景。
示例包括监控社交媒体以了解品牌情绪、实时流量管理或实时流媒体分析。
批处理：可以间隔地处理数据而无需立即采取行动的场景。
示例包括定期报告、数据仓库和大规模数据转换。
基础设施和成本
批处理和流处理之间的基础设施要求和相关成本也不同。
流式处理：
基础设施：需要专门的基础设施来处理连续的数据流，包括高吞吐量数据管道、实时处理引擎以及通常复杂的分布式系统。
成本：由于需要高性能计算资源、持续监控和扩展才能有效管理实时数据，因此成本可能会更高。
批处理：
基础设施：通常需要支持定期数据处理 vk数据库 和存储的基础设施，例如数据仓库或 Hadoop 集群。与流式系统相比，基础设施可以不那么复杂。
成本：大规模处理成本通常较低，因为它可以利用现有的存储和计算资源而不需要持续操作。
批处理
流处理
数据延迟
高延迟，按设定的时间表处理
低延迟，实时处理
数据量
可以一次处理大量数据，并能很好地安排处理时间
大量货物需要谨慎处理
复杂
由于数据的可预测性，复杂性降低且更易于管理
由于数据速度更快、数量更多、种类更多，因此复杂性更高
使用案例
处理定期分析的数据，例如月度报告或每周绩效指标
持续分析数据，例如欺诈警报、实时流分析和物联网处理
基础设施和成本
基础设施不太复杂，专注于支持并行流程，由于资源可以更轻松地共享，因此成本更低
非常复杂的基础设施，需要持续关注和灵活性，同时由于需要不断扩展而产生大量成本
批处理与流处理：差异总结
批处理的常见用例
批处理具有多种应用，可满足不同的业务需求，尤其是在涉及大型数据集或常规操作的情况下。以下是批处理作为实用解决方案的几个场景示例：
数据仓库和 ETL
批处理通常用于数据仓库环境中的 ETL 流程。它确保数据仓库始终保持最新状态，同时最大限度地减少对操作系统的影响。
它专注于聚合来自各种来源的数据，将其转换为合适的格式，并按照预定的时间间隔有效地将其加载到集中式数据仓库中。
定期报告
许多组织使用批处理来生成定期报告，例如每月销售摘要或季度绩效评估。
企业可以通过定期收集和处理数据来高效地生成综合报告，为其运营提供有价值的见解。
数据专业人员应该了解这两种方法的优缺点，以及在ETL 和 ELT 流程中实施每种方法的最佳位置。
在本文中，我们将定义批处理和流处理、它们的区别以及如何为您的特定用例选择正确的方法。
什么是批处理？
批处理是一种以块或批的形式处理大量收集的数据的方法。
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大量数据集特别有效。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。
由于批处理能够灵活地满足各种业务需求，因此它仍然是数据处理中广泛采用的选择。
数据批处理主要采用自动化方式，一旦流程设置完成，几乎无需人工干预。任务是预先定义的，系统会根据预定的时间表执行任务，通常是在计算资源充足的非高峰时段执行。
人工参与通常仅限于配置初始参数、解决出现的错误以及检查输出，这使得批处理成为一种管理大规模数据任务的高效且不干预的方法。
有多种ETL 工具可用于批处理。一种常用工具是Apache Airflow，它允许用户快速构建数据编排管道，这些管道可以按设定的时间表运行并具有简单的监控功能。探索不同的工具，找到最适合您业务需求的工具！
提高批处理效率的因素
什么是流处理？
流处理，有时也称为流处理或实时数据处理，是一种旨在在数据流经系统时实时处理和分析数据的数据处理方法。
与批处理不同，批处理涉及按照预定的时间间隔收集和处理大量离散数据块，而流处理则连续且增量地处理数据。
数据从各种来源收集，例如传感器、日志、交易、社交媒体提要或其他实时数据源。
数据流在接收时会进行处理，包括过滤、转换和聚合数据等一系列操作。这允许实时实施，例如实时分析、触发警报、实时仪表板或输入到其他系统以采取进一步行动。这些见解通常用于影响即时决策。
流处理应用包括金融市场的实时分析、欺诈检测、网络流量监控、推荐引擎等。
流式传输系统通常包括持续监控和管理数据流和处理管道的功能，以支持高速数据。这包括跟踪系统的性能、数据流的健康状况以及处理任务的结果。
一个流行的框架是AWS Kinesis，它与 Lambda 相结合。Amazon Kinesis 是一种基于云的服务，可让您收集、处理和分析实时流数据，而 Lambda 支持复杂的功能和自动化。
流处理的不同结果
批处理和流处理之间的差异
现在我们已经定义了批处理和流处理过程，让我们重点介绍一下它们的一些区别。
数据延迟
当考虑处理和分析数据的速度时，批处理和流式方法有明显的差异。
流式处理：低。
流式处理在数据到达时进行处理，实现近乎实时的分析和决策。这对于需要即时响应的应用来说是理想的选择。
批量处理：高。
在一段时间内收集数据，并按预定的时间间隔分块处理。这种方法适用于分析时间不太重要的场景。
数据量
每种方法在任意给定时间内能够管理的数据量也存在很大差异。
流处理：实时。
它可以处理大量连续数据，但可扩展性取决于系统的设计和基础设施。管理大量实时数据需要强大且可扩展的系统。
批处理：大块。
通常更适合可以分块处理的大量数据。批处理系统可以在处理之前汇总大量数据。
复杂
设置和维护这些处理方法的复杂性是另一个重要的区别。
流式处理：高。
需要复杂的基础设施来管理连续的数据流，确保实时处理，并处理状态管理和容错问题。
批处理：低。
批处理系统通常更易于实现和管理，因为数据处理是在预定义的间隔内完成的，并且可以针对大规模操作进行优化。
使用案例
不同的处理方法适用于不同类型的应用程序和用例。
流式处理：需要实时洞察和立即采取行动的场景。
示例包括监控社交媒体以了解品牌情绪、实时流量管理或实时流媒体分析。
批处理：可以间隔地处理数据而无需立即采取行动的场景。
示例包括定期报告、数据仓库和大规模数据转换。
基础设施和成本
批处理和流处理之间的基础设施要求和相关成本也不同。
流式处理：
基础设施：需要专门的基础设施来处理连续的数据流，包括高吞吐量数据管道、实时处理引擎以及通常复杂的分布式系统。
成本：由于需要高性能计算资源、持续监控和扩展才能有效管理实时数据，因此成本可能会更高。
批处理：
基础设施：通常需要支持定期数据处理 vk数据库 和存储的基础设施，例如数据仓库或 Hadoop 集群。与流式系统相比，基础设施可以不那么复杂。
成本：大规模处理成本通常较低，因为它可以利用现有的存储和计算资源而不需要持续操作。
批处理
流处理
数据延迟
高延迟，按设定的时间表处理
低延迟，实时处理
数据量
可以一次处理大量数据，并能很好地安排处理时间
大量货物需要谨慎处理
复杂
由于数据的可预测性，复杂性降低且更易于管理
由于数据速度更快、数量更多、种类更多，因此复杂性更高
使用案例
处理定期分析的数据，例如月度报告或每周绩效指标
持续分析数据，例如欺诈警报、实时流分析和物联网处理
基础设施和成本
基础设施不太复杂，专注于支持并行流程，由于资源可以更轻松地共享，因此成本更低
非常复杂的基础设施，需要持续关注和灵活性，同时由于需要不断扩展而产生大量成本
批处理与流处理：差异总结
批处理的常见用例
批处理具有多种应用，可满足不同的业务需求，尤其是在涉及大型数据集或常规操作的情况下。以下是批处理作为实用解决方案的几个场景示例：
数据仓库和 ETL
批处理通常用于数据仓库环境中的 ETL 流程。它确保数据仓库始终保持最新状态，同时最大限度地减少对操作系统的影响。
它专注于聚合来自各种来源的数据，将其转换为合适的格式，并按照预定的时间间隔有效地将其加载到集中式数据仓库中。
定期报告
许多组织使用批处理来生成定期报告，例如每月销售摘要或季度绩效评估。
企业可以通过定期收集和处理数据来高效地生成综合报告，为其运营提供有价值的见解。