流式处理（Stream Processing）和批处理（Batch Processing）是两种主要的数据处理模式，分别适用于不同的场景和需求。它们的核心区别在于对数据的处理时机和方式，但在实际应用中也可能结合使用。
1. 流式处理（Stream Processing）
定义：
流式处理是一种实时或近实时处理数据流的模式，数据在生成后立即被处理，无需等待所有数据收集完毕。
特点：
实时性：处理延迟低（毫秒到秒级），适合对时效性要求高的场景。
无界数据：处理连续、无边界的数据流（如传感器数据、日志流、交易记录）。
逐条或微批处理：数据以单条记录或小批次（微批）形式处理。
状态管理：需要维护中间状态（如窗口聚合、会话跟踪）。
典型场景：
实时监控（如服务器健康状态、金融欺诈检测）。
实时推荐（如电商平台的用户行为实时分析）。
IoT 数据处理（如传感器数据实时告警）。
技术栈：
框架：Apache Flink、Apache Kafka Streams、Apache Storm。
工具：Kafka（数据传输）、Prometheus（实时监控）。
2. 批处理（Batch Processing）
定义：
批处理是一种离线处理大规模静态数据集的模式，数据被收集后按固定批次（如每小时/每天）统一处理。
特点：
高吞吐量：适合处理大量数据，但延迟较高（分钟到小时级）。
有界数据：处理的是已存储的、完整的数据集（如日志文件、数据库快照）。
全量计算：一次性处理整个数据集，通常用于生成全局结果。
容错性强：失败后可重新处理整个批次，状态管理简单。
典型场景：
离线报表生成（如每日销售统计）。
数据仓库的 ETL（数据清洗、转换、加载）。
历史数据分析（如用户行为模式挖掘）。
技术栈：
框架：Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark。
工具：Hive（SQL 查询）、Airflow（任务调度）。
3. 区别与关联
核心区别：
| 维度 | 流式处理 | 批处理 |
|---|---|---|
| 数据处理时机 | 实时处理（数据产生即处理） | 延迟处理（数据积累后处理） |
| 数据边界 | 无界数据流（连续不断） | 有界数据集（固定大小） |
| 延迟要求 | 低延迟（毫秒到秒级） | 高延迟（分钟到小时级） |
| 资源消耗 | 长期运行，需稳定资源 | 短时高负载，资源释放快 |
| 容错机制 | 需复杂状态恢复（如检查点机制） | 简单重试（重新处理整个批次） |
| 典型输出 | 实时结果（如告警、实时仪表盘） | 离线结果（如报表、分析报告） |
关联性：
混合架构（Lambda/Kappa 架构）：
Lambda 架构：结合流式处理（实时层）和批处理（批处理层），通过服务层合并结果（如实时统计 + 离线修正）。
Kappa 架构：仅用流式处理，通过重放历史数据流来替代批处理（依赖高性能流处理框架如 Flink）。
技术融合：
现代框架（如 Apache Spark、Flink）支持流批一体（同一 API 处理流和批数据）。
微批处理（Micro-Batching）：将流式数据按小批次处理（如 Spark Streaming），兼顾实时性和吞吐量。
数据互补：
批处理可为流式处理提供历史数据基准（如模型训练）。
流式处理可为批处理提供实时增量更新（如实时数据预聚合）。