批处理和流处理的区别

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几十年来，计算机系统一直在处理数据，但在过去几年中，处理数据的数量和速度变得惊人。数据处理意味着“收集和处理数据项以产生有意义的信息”，在速度、效率和利用计算资源方面一直在发展，至今如此。

在本文中，我们将了解计算领域中两种重要的数据处理技术——批处理和流处理。我们将详细阐述它们，并了解它们的不同之处。

什么是批处理？

批处理是一种处理大量重复类型数据的技术，不需要人工干预即可进行处理。

批处理过程是自动的。人工干预在批处理中是最少的；除了提交批处理时，在批处理完成之前不需要人工干预。批处理在找到空闲系统时间时执行，在后台，在计划的时间（例如下班后或隔夜），或根据需要执行。

下图概述了批处理的工作原理：

批处理的优点

批处理的主要优点有：

• 节省成本——无需雇用数据录入员，从而节省运营和人工成本。

• 优化资源利用——由于批处理可以在不影响组织主要计算任务的情况下进行处理。批处理不需要处理软件之外的任何东西，因此处理资源得到最佳利用。

• 无需人工管理控制——管理人员无需担心批处理的竞争，因为软件会在出现任何问题时向相关人员发送异常通知。一旦软件设置正确，就不需要做太多的事情。因此，管理人员可以完全信任和依赖批处理软件。

• 准确性——由于其自动化特性，批处理完全避免了数据错误。

批处理中的挑战

批处理会带来以下挑战：

• 难以排查故障——批处理的调试和故障排除需要具有领域知识的专业人员。

• 培训成本——企业需要投资批处理软件的人员培训。最初的培训投资很高。

批处理的用途

批处理可以有效地用于处理需要大量数据处理的情况。它用于：

• 生成一个月的员工工资数据

• 执行一周内完成的银行交易

• 生成定期报告

• 按月生成信用卡交易

• 生成组织的年度财务报告

• 在高度复杂的计算环境中，研究人员可以提交与科学相关的复杂计算批次。

您可以在以下情况下考虑批处理：

• 您确定将要重复执行的任务，并且可以自动执行

• 需要处理大量数据

• 实时输入或响应不是关键，处理可以等待

什么是流处理？

流处理是一种技术，其中连续的数据流被处理以立即使用，或用于快速分析、过滤、组合或修改。通常在数据创建时对其进行操作。持续涌入的数据称为“数据流”。流处理涉及三个阶段，即数据采集、数据处理和数据交付。

下图描述了流处理的工作原理：

流处理的优点

流处理最突出的优点是没有延迟。在流处理中，数据以非常小的块或“微批次”馈送到流式软件。因此，数据分析可以在近乎实时的流式传输中完成，并且见解几乎可以立即获得。此流式传输功能使企业能够快速做出决策。

流处理中的挑战

流处理会带来以下挑战：

• 流式软件和硬件的匹配——由于流式传输需要处理大量数据，因此流式传输软件和硬件需要协调一致。

• 执行速度——如果数据涌入缓慢，流式软件的性能可能会变得不稳定。

流处理的用途

在需要持续数据摄取的地方，流处理是不可避免的，例如：

• 空中交通信息
• 数字产品的用户体验 (UX) 监控
• 天气预报
• 客户旅程映射
• 股票市场交易
• 欺诈检测
• 洪水检测
• 网络安全

在以下情况下，您可以考虑流处理：

• 不需要存储数据

• 数据实时可用，以恒定的流量供即时使用

• 场景中的事件发生得太频繁

批处理和流处理的区别

批处理和流处理技术在以下方面有所不同：

关键因素	批处理	流处理
基础设施复杂性	不太复杂，因为它不需要持续的数据输入或唯一的硬件支持。	比批处理复杂
数据大小	最适合处理大型数据块。	它处理非常小的数据块。
处理的发生	数据处理发生在一段时间内存储的数据上。	数据处理立即发生。
处理前的数据大小知识	数据大小是已知的或可以预先估计的。	数据大小既不是预先知道的，也不能预先估计。
数据处理所需时间	时间较长，通常以分钟或小时，甚至几天为单位，具体取决于批次大小。	时间较短，通常以秒或毫秒为单位。
响应的提供	在完成批处理操作后。	几乎立即。
存储空间需求	此处理需要较大的存储空间。	只需要较少的存储空间来处理少量数据。

结论

批处理和流处理是计算领域中的数据处理类型，每种都有其自身的优势和劣势。公司已经意识到，选择批处理和流处理的正确组合作为其运营工作流程的计算选择是有益的。公司可以通过识别处理数据中涉及的关键性和手头的任务类型来使用每种技术。