數據無疑是當今數字經濟中的新貨幣，但要跟上企業數據變化和遞增的業務信息需求，仍然是非常艱難。這也就解釋了公司將數據從傳統基礎構架中遷移至雲中，以衡量數據驅動決策的原因。這可確保公司寶貴資源——數據——受到監管，值得信任，方便管理和訪問。
雖然企業也認可：基於雲的技術是確保跨企業間的數據管理、數據安全、隱私和流程合規性的關鍵，但關於如何更快地處理數據仍然存在一個有趣的爭論。那就是批處理與流處理之間的PK。
每種處理方法都有其優缺點，但如何選擇還是依據具體的業務需求。下面會深入探討哪些用例需要使用批處理，又有哪些用例需要使用流處理。
批處理和流處理之間有什麼區別？
批次是在特定時間間隔內組合在一起的數據點集合。通常用於此的另一個術語是數據窗口。流處理，用於處理連續數據，是將大數據轉換爲快速數據的關鍵。這兩種模型都很有價值，每種模型都可用於解決不同的用例。他們甚至可以“融合”，可以在數據流中做數據窗口，也就是微批量。
雖然批處理模型需要時間段內收集的一組數據，但流處理需要將數據送入分析工具中，通常以實時微批量方式送入。處理來自傳統架構的大量數據或數據源時經常使用批處理，而在流中直接處理數據是不可行的。根據定義，批處理數據還需要將批處理需要的所有數據加載成某種類型的存儲、數據庫或文件系統，然後才進行處理。有時，在開始分析階段之前，IT團隊可能會無所事事地等待，直至所有數據加載完成。
流處理也可以用於處理大量數據，但是當您不需要實時分析時，批處理工作效果最佳。由於流處理負責處理運動中的數據並快速提供分析結果，因此它可以用Apache Spark和Apache Beam等平臺生成近乎即時的結果。
例如，Talend最近發佈的Talend Data Streams是一款免費的亞馬遜市場應用程序，由Apache Beam提供支持，可簡化並加速大量數據，攝取各種實時數據。
批處理一定比流處理好嗎？
無論您喜歡批處理還是支持流處理，兩者“融合“時會更好。雖然流處理最適合時間很重要的用例，批處理在收集所有數據時運行良好，但這不代表哪一個比另一個好-這實際上取決於您的業務目標。
然而，我們看到試圖利用流處理的公司發生了重大轉變。最近對超過16,000名數據專員的調查顯示，數據科學麪臨的最常見挑戰包括髒數據、整體訪問、或數據可用性等各方面。不幸的是，由於數據處於運動狀態，流式傳輸往往會加劇這些挑戰。在“跳槽”至實時的流處理之前，解決這些可訪問性和數據質量問題是關鍵。
當我們與企業討論他們如何收集數據並加速創新時，他們通常回答說：“想要實時的數據”，我們再問：“實時對您意味着什麼？”
商業用例可能會有所不同，但實時取決於事件創建或數據創建相對於處理時間的比例，可能是每小時，每五分鐘或每毫秒。
公司爲何將數據批處理轉換爲數據流處理？下面我打一個比方。想象一下，你剛剛從你最喜歡的啤酒廠訂購了一批啤酒，客人已準備好喝酒了。但在你能喝酒之前，你必須根據啤酒花的味道對啤酒進行評分，並編輯在線評論對每種啤酒進行評分。如果你知道每換一種啤酒喝就要完成相同的、重複的過程，那麼從一種啤酒到另一種啤酒需要相當長的時間。對於一個企業來說，啤酒相當於管道數據。不是等到你所有的數據後進行處理，而是你可以在幾秒或幾毫秒內微批量處理它（這意味着你可以更快地喝啤酒！）。
爲什麼選流處理？
如果你長時間沒使用過流處理，你可能會問：“爲什麼我們不能像以前一樣批處理？”你當然可以，但如果你有大量的數據，何時需要提取數據很簡單，但何時需要使用它很難。
公司將實時數據視爲遊戲規則改變者。但如果沒有適當的工具，實現這一目標仍然是一個挑戰，特別是因爲企業需要處理遞增的數量、種類和數據類型，它們來自衆多不同數據系統（如社交媒體）的。在Talend，我們看到企業通常希望擁有更靈活的數據處理，以便他們能夠加速創新，並更快地應對競爭威脅。
例如，來自風力渦輪機上的傳感器始終開啓着。因此，數據流不間斷地流動。由於沒有數據的啓動或停止，因此典型攝取或處理此數據的批處理方法已過時。這是一個使用流處理的完美用例。
大數據爭論
很明顯，企業正在將實時分析/流處理的優先級轉移到實時收集可操作的信息。雖然過時的工具無法應對分析數據所涉及的速度或規模，但今天的數據庫和流處理應用程序已經準備好應對當今的業務問題。
以下是大數據爭論中的重要內容：僅僅因爲你有錘子並不意味着這是工作的正確工具。批處理和流處理是兩種不同的模型，它不是二選一的遊戲，它是關於如何確定哪一種更適合您的用例的判斷。