大資料處理系統可分為批式(batch)大資料和流式(streaming)大資料兩類。其中，批式大資料又被稱為歷史大資料，流式大資料又被稱為實時大資料。
複雜的批量資料處理（batch data processing），通常的時間跨度在數十分鐘到數小時之間。
基於歷史資料的互動式查詢（interactive query），通常的時間跨度在數十秒到數分鐘之間。
基於實時資料流的資料處理（streaming data processing），通常的時間跨度在數百毫秒到數秒之間。
實時計算，強調的是實時。
比如小明要檢視他去年一年的消費總額度，那麼當小明點下統計按鈕的時候，伺服器集群就在噼里啪啦的趕緊計算了，必須在小明能夠忍耐的時間範圍內得出結果。這種計算的背後實現，一般都是冗餘 + 各種高效能部件在做支撐，演算法也對實時性做了優化，但實時計算並沒有強調用那種演算法，只要能保證高實時性的就行。實時計算與離線計算的最大區別，就是離線計算是人無法忍耐的時間進行計算，因此人不需要等待，把任務丟給計算機後，自己該幹嘛就去幹嘛。
流式計算，比實時計算要稍微遲鈍些，但比離線計算又實時的多，而且主要強調的是計算方法。
比如，伺服器端，有乙個值，是記錄小明訂單數量。當小明每買一件東西後，服務端立即發出乙個交易成功的事件，該值接收到這個事件後就立即加1。如果用離線計算的方式來做，估計是在查詢時，才慢騰騰的從低速儲存中，把小明的所有訂單取出來，統計數量。流式計算有點像資料庫領域的觸發器，又有些像事件匯流排、中介軟體之類的計算模式。
1、什麼是流式大資料，處理技術、平台及應用都是什麼？
2、spark streaming：大規模流式資料處理
3、什麼是流式資料訪問？
4、流式計算和實時計算有什麼區別？
資料實時備份
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實時資料整合
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遠端實時資料傳送
2006 05 06 00 03 19 摘要 介紹了以微控制器作為下位機採集電力引數資料，並控制數據機自動撥號，與上位機進行遠端實時資料傳送的方法，並給出了硬體電路圖和軟體流程圖。我國中大型石油化工企業大都採用小電流接地系統來供電，電力系統較為龐大。這類系統一般擁有幾座乃至十幾座35kv級的總降壓站...