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                            **批處理：** 針對有界的、大量的、持久化的靜態數據；
**流處理：** 針對無界的、小量的（每次處理）、持續實時快速產生的數據。應該說批處理系統強調的是計算能力，流處理系統更要求吞吐量（單位時間內處理請求數量）、實時性（至少秒級）。
<br/>

兩都之間的關系以下圖概括：

:-: ![](https://img.kancloud.cn/16/98/169832251c18554a886b5a06900ca73a_1206x461.jpg)
批處理與實時計算的關系
<br/>

目前來看，各類大數據平臺都在往批流統一方向發展。無論是有界的歷史數據流還是無界的實時數據流，都采用一套底層 API 解決。以 Spark 為例，<mark>RDD是 Spark Core 的核心抽象，DStream 是 Spark Streaming 提供的高級別抽象，因為 DStream 是由許多 RDDs 構成。掌握DStream 數據輸入、DStream 轉換以及 DStream 輸出是很重要的。</mark>
                    
                
        
                
            
        
                
    
                
    
                
        
                
    
                

                







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                  <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>
                    

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                      <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>
                        

                        <pre id="bdb3f"></pre>
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                        <ruby id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></ruby><ruby id="bdb3f"></ruby>
                        <pre id="bdb3f"><pre id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></pre></pre><output id="bdb3f"></output><p id="bdb3f"></p><p id="bdb3f"></p>
                        

                        <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><progress id="bdb3f"></progress></del></pre>
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