流处理和事件处理都是实时处理数据的方法，但在范围和应用上有所不同。流处理侧重于持续分析和转换大容量数据流，通常强调聚合、过滤或丰富。例如，打车应用可以使用流处理来计算数百万正在进行的行程的平均时长。相比之下，事件处理处理的是单独的发生（事件）及其关系，例如检测特定序列中的模式或触发操作。电子商务系统可以使用事件处理在用户登录、支付尝试和收货地址快速连续发生变化时标记欺诈交易。虽然两者都处理实时数据，但流处理优先考虑吞吐量和持续计算，而事件处理强调离散的、可操作的洞察。
一个关键区别在于它们的用例。流处理非常适合需要持续分析大规模数据流的场景，例如监控服务器指标以检测异常或处理来自物联网设备的传感器数据。Apache Kafka Streams 或 Apache Flink 等工具旨在处理这些工作负载，通过将流分解成可管理的窗口（例如，5 分钟平均值）。然而，事件处理针对的是响应式工作流。例如，仓储系统可以使用事件驱动架构在库存水平低于阈值时触发库存补货，或者银行应用可以在大额提款发生时发送通知。在这种情况下，像 Apache Kafka（带有事件溯源）或专门的复杂事件处理（CEP）引擎等系统会根据预定义规则或时间模式评估单个事件。
技术上，流处理框架通常管理无界数据的有状态计算，需要水印（处理延迟数据）和检查点（用于容错）等功能。同时，事件处理系统专注于低延迟检测事件模式，有时使用规则引擎或状态机。例如，流处理器可能每小时按话题标签聚合社交媒体帖子，而事件处理器可以在一分钟内识别一系列失败的登录尝试并阻止用户帐户。虽然存在重叠——事件处理可以在流中发生——主要区别在于粒度：流处理大规模处理运动中的数据，而事件驱动的是即时、上下文感知的响应。