批處理和流處理的區別

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幾十年來，計算機系統一直在處理資料，但在過去幾年中，處理資料的數量和速度變得驚人。資料處理意味著“收集和處理資料項以產生有意義的資訊”，在速度、效率和利用計算資源方面一直在發展，至今如此。

在本文中，我們將瞭解計算領域中兩種重要的資料處理技術——批處理和流處理。我們將詳細闡述它們，並瞭解它們的不同之處。

什麼是批處理？

批處理是一種處理大量重複型別資料的技術，不需要人工干預即可進行處理。

批處理過程是自動的。人工干預在批處理中是最少的；除了提交批處理時，在批處理完成之前不需要人工干預。批處理在找到空閒系統時間時執行，在後臺，在計劃的時間（例如下班後或隔夜），或根據需要執行。

下圖概述了批處理的工作原理：

批處理的優點

批處理的主要優點有：

• 節省成本——無需僱用資料錄入員，從而節省運營和人工成本。

• 最佳化資源利用——由於批處理可以在不影響組織主要計算任務的情況下進行處理。批處理不需要處理軟體之外的任何東西，因此處理資源得到最佳利用。

• 無需人工管理控制——管理人員無需擔心批處理的競爭，因為軟體會在出現任何問題時向相關人員傳送異常通知。一旦軟體設定正確，就不需要做太多的事情。因此，管理人員可以完全信任和依賴批處理軟體。

• 準確性——由於其自動化特性，批處理完全避免了資料錯誤。

批處理中的挑戰

批處理會帶來以下挑戰：

• 難以排查故障——批處理的除錯和故障排除需要具有領域知識的專業人員。

• 培訓成本——企業需要投資批處理軟體的人員培訓。最初的培訓投資很高。

批處理的用途

批處理可以有效地用於處理需要大量資料處理的情況。它用於：

• 生成一個月的員工工資資料

• 執行一週內完成的銀行交易

• 生成定期報告

• 按月生成信用卡交易

• 生成組織的年度財務報告

• 在高度複雜的計算環境中，研究人員可以提交與科學相關的複雜計算批次。

您可以在以下情況下考慮批處理：

• 您確定將要重複執行的任務，並且可以自動執行

• 需要處理大量資料

• 即時輸入或響應不是關鍵，處理可以等待

什麼是流處理？

流處理是一種技術，其中連續的資料流被處理以立即使用，或用於快速分析、過濾、組合或修改。通常在資料建立時對其進行操作。持續湧入的資料稱為“資料流”。流處理涉及三個階段，即資料採集、資料處理和資料交付。

下圖描述了流處理的工作原理：

流處理的優點

流處理最突出的優點是沒有延遲。在流處理中，資料以非常小的塊或“微批次”饋送到流式軟體。因此，資料分析可以在近乎即時的流式傳輸中完成，並且見解幾乎可以立即獲得。此流式傳輸功能使企業能夠快速做出決策。

流處理中的挑戰

流處理會帶來以下挑戰：

• 流式軟體和硬體的匹配——由於流式傳輸需要處理大量資料，因此流式傳輸軟體和硬體需要協調一致。

• 執行速度——如果資料湧入緩慢，流式軟體的效能可能會變得不穩定。

流處理的用途

在需要持續資料攝取的地方，流處理是不可避免的，例如：

• 空中交通訊息
• 數字產品的使用者體驗 (UX) 監控
• 天氣預報
• 客戶旅程對映
• 股票市場交易
• 欺詐檢測
• 洪水檢測
• 網路安全

在以下情況下，您可以考慮流處理：

• 不需要儲存資料

• 資料即時可用，以恆定的流量供即時使用

• 場景中的事件發生得太頻繁

批處理和流處理的區別

批處理和流處理技術在以下方面有所不同：

關鍵因素	批處理	流處理
基礎設施複雜性	不太複雜，因為它不需要持續的資料輸入或唯一的硬體支援。	比批處理複雜
資料大小	最適合處理大型資料塊。	它處理非常小的資料塊。
處理的發生	資料處理發生在一段時間記憶體儲的資料上。	資料處理立即發生。
處理前的資料大小知識	資料大小是已知的或可以預先估計的。	資料大小既不是預先知道的，也不能預先估計。
資料處理所需時間	時間較長，通常以分鐘或小時，甚至幾天為單位，具體取決於批次大小。	時間較短，通常以秒或毫秒為單位。
響應的提供	在完成批處理操作後。	幾乎立即。
儲存空間需求	此處理需要較大的儲存空間。	只需要較少的儲存空間來處理少量資料。

結論

批處理和流處理是計算領域中的資料處理型別，每種都有其自身的優勢和劣勢。公司已經意識到，選擇批處理和流處理的正確組合作為其運營工作流程的計算選擇是有益的。公司可以透過識別處理資料中涉及的關鍵性和手頭的任務型別來使用每種技術。