在深入介紹不同實現的指標和結論之前，首先需要對不同處理型別的概念進行乙個簡單的介紹。
批處理在大資料世界有著悠久的歷史。批處理主要操作大容量靜態資料集，並在計算過程完成後返回結果。
批處理模式中使用的資料集通常符合下列特徵...
流處理系統會對隨時進入系統的資料進行計算。相比批處理模式，這是一種截然不同的處理方式。流處理方式無需針對整個資料集執行操作，而是對通過系統傳輸的每個資料項執行操作。
流處理中的資料集是「無邊界」的，這就產生了幾個重要的影響：
一些處理框架可同時處理批處理和流處理工作負載。這些框架可以用相同或相關的元件和api處理兩種型別的資料，藉此讓不同的處理需求得以簡化。
如你所見，這一特性主要是由spark
和flink實現的，下文將介紹這兩種框架。實現這樣的功能重點在於兩種不同處理模式如何進行統一，以及要對固定和不固定資料集之間的關係進行何種假設。
雖然側重於某一種處理型別的專案會更好地滿足具體用例的要求，但混合框架意在提供一種資料處理的通用解決方案。這種框架不僅可以提供處理資料所需的方法，而且提供了自己的整合項、庫、工具，可勝任圖形分析、機器學習
、互動式查詢等多種任務。
參考1.
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