实时流式 ETL（提取、转换、加载）管道与传统批处理流程的主要区别在于它们处理数据的时间、处理方法和使用案例。 流式 ETL 管道在数据生成时持续处理数据，从而能够立即获得见解或采取行动。 相比之下，批处理流程以预定的块（例如，每小时或每天）收集和处理数据。 这种根本性的差异会影响延迟、基础设施设计以及每种方法解决的问题类型。 例如，流式传输非常适合金融交易中的欺诈检测，而批处理则适合生成夜间销售报告。
从技术上讲，流式 ETL 依赖于事件驱动的架构和工具，如 Apache Kafka、Apache Flink 或 AWS Kinesis 来处理无界数据流。 这些系统单独或以微批次（每隔几秒处理一次的小组）处理记录，并且通常使用有状态处理来管理上下文（例如，跟踪用户会话）。 另一方面，批处理流程使用 Apache Spark 或 Hadoop 等工具来处理存储在数据库或数据湖中的大型、有限的数据集。 批处理作业通常涉及顺序步骤：提取所有数据，批量转换数据，然后加载结果。 例如，夜间批处理作业可能会聚合每日网站流量，而流式管道可以在点击发生时更新用户活动的实时仪表板。
使用案例进一步突出了这些差异。 流式 ETL 在需要低延迟的场景中表现出色，例如监控 IoT 传感器数据以查找设备故障或在实时拍卖中调整广告出价。 批处理更适合于完整性和准确性超过速度的任务，例如计算季度财务报表或在历史数据上训练机器学习模型。 一个具体的例子：流式管道可能会在几毫秒内标记可疑的登录尝试，而批处理过程可能会分析一个月的日志以识别更广泛的安全趋势。 在它们之间进行选择取决于业务需求——实时响应与经济高效的大规模分析。