流处理通过使系统能够实时处理和适应不断演变的数据结构，而无需预先定义模式，从而支持动态数据模型。与依赖静态模式和固定数据格式的批处理不同，流处理框架处理持续的数据流，其中格式、字段或关系可能会在运行时发生变化。这种灵活性通过读取时模式（schema-on-read）方法、运行时模式演进以及对非结构化或半结构化数据格式的支持来实现，允许开发人员在新需求出现时修改数据模型。
例如，Apache Kafka 的 Schema Registry 实时验证和管理模式变化，确保生产者和消费者之间的兼容性，同时允许模式演进。如果一个传感器网络开始发送一个新的字段（例如，“湿度比”），下游的流处理器如 Apache Flink 或 Spark Streaming 可以将此字段动态地合并到现有数据模型中，而无需重新处理历史数据。类似地，Amazon Kinesis 等工具支持 JSON 或 Avro 负载，允许开发人员定义灵活的数据结构以适应新的属性。这在物联网等场景中特别有用，例如设备固件更新可能引入新的指标；或者在电子商务中，A/B 测试可能需要添加临时事件字段。
处理动态数据模型的能力减少了操作摩擦。开发人员可以在不中断管道的情况下迭代数据结构，并且系统会自动调整以适应模式变化。例如，欺诈检测系统可能会在流中添加一个“风险评分”字段到交易事件中；流处理器可以立即开始使用此字段进行实时分析。此外，运行时模式推断（例如，使用 Apache Beam 等工具）允许在单个管道中处理异构数据源。这种适应性确保下游应用程序、仪表盘或机器学习模型与最新的数据需求保持同步，避免了代价高昂的重写或停机。