一文说清楚数据集成中的流处理与批处理的区别
一文说清楚数据集成中的流处理与批处理的区别
在数据集成领域，流处理和批处理是两种常见的数据处理方式。它们在实时性、数据处理方式、系统架构等方面存在显著差异。本文将详细对比这两种处理方式的特点和应用场景，并通过具体平台示例帮助读者更好地理解它们的区别。
流数据处理 vs. 批数据处理
流数据处理（Stream Processing）
定义: 流数据处理是指实时、连续地处理数据流。数据在被产生或接收后立即处理，并不需要等待所有数据到齐。数据的处理和传输是“逐条”进行的。
特点:
实时性: 数据一旦进入系统，就会被立即处理，这使得系统能够处理实时的数据流，如来自传感器、点击流日志、金融交易等。
数据流的无限性: 流数据通常是无限的，数据持续不断地被生成和处理，系统需要持续运行。
低延迟: 由于数据被实时处理，系统响应时间非常短，通常在毫秒或秒级。
架构: 流处理系统通常需要处理器、队列、缓存等组件，以支持高吞吐量和低延迟。
批数据处理（Batch Processing）
定义: 批数据处理是指在一个预定时间内收集一批数据，然后一次性对这批数据进行处理。数据是成批处理的，而不是逐条处理。
特点:
处理完整的数据集: 批处理通常在所有数据收集完毕后进行，这意味着处理的数据集是固定大小的（如每日、每小时的数据）。
高吞吐量: 由于数据可以一次性处理，批处理通常能处理大量数据，但响应时间较长。
架构: 批处理系统通常采用调度器、任务队列和数据仓库等组件，可以在处理过程中利用磁盘存储，而不依赖于内存。
延迟: 批处理通常不是实时的，处理的延迟可能是分钟、小时甚至更长。
为什么有流和批之分
实时性需求:
流处理适用于需要实时响应的数据场景，例如监控系统、交易系统、物联网设备数据等。
批处理适用于不要求立即响应的场景，例如每日生成的业务报告、夜间的数据仓库加载等。
数据处理方式:
在流处理系统中，数据以小块或单条记录的形式逐条处理，处理结果可以立即输出。
在批处理系统中，数据被收集为一个批次，然后整个批次一次性进行处理。
系统架构:
流处理系统通常使用持续运行的管道，数据从一个节点流向下一个节点。系统的设计必须考虑到数据流动的顺畅性和实时性。
批处理系统则是任务导向的，任务在特定的时间点开始执行，处理结束后生成输出结果。
内存数据对象 vs. 流与批的区别
- 内存中的数据对象:
- 无论是流处理还是批处理，数据在处理过程中可能都会暂时存储在内存中。但是，两者在如何管理和使用这些内存数据对象上有所不同。
- 流处理的内存使用通常是短暂的，因为数据会迅速流过数据处理节点。
- 批处理的内存使用可能会更集中，因为需要在内存中处理完整的批次数据，这可能导致需要更大的内存资源或频繁的磁盘 I/O。
典型流处理与批处理平台
Apache NiFi
- 数据流从一个处理器流向下一个处理器，可以随时对数据进行处理、过滤、转换、路由等操作。数据可以是不断流入的流数据，如 IoT 传感器数据。
- 每一条数据进入系统后都会被立即处理，处理完之后数据就会被传递到下一个处理节点，整个流程是实时进行的。
流处理流程图示例
ETLCloud
- 数据通常是在任务开始时从源头读取并加载到内存中，然后按照定义的转换步骤进行批量处理。比如每小时从数据库中读取一个表的所有记录，然后对这些记录进行清洗、转换，最后加载到目标数据库。
- 数据处理是在任务执行时才进行，所有的转换操作是在所有数据都准备好之后一次性完成的。
- 虽然也可以对实时数据流处理，但是在框架上不是专门为流处理设计的，更适合于进行实时流的微批处理。
ETL批处理流程图示例
总结
- 流处理: 强调实时性和持续性，适合处理无边界的、连续产生的数据流。Apache NiFi 通过“逐条处理”的方式，实现了流数据的实时处理。
- 批处理: 强调对固定批次数据的集中处理，适合处理边界明确的数据集。ETLCloud通过“批量处理”的方式，一次性对一批数据进行处理。
流处理和批处理虽然都可以在内存中处理数据对象，但它们的处理逻辑和设计理念不同，适用于不同的应用场景