批处理和流处理架构的主要区别在于它们处理数据的时间、用例和技术权衡。批处理在一段时间内（例如，数小时或数天）收集的有界数据集上运行，批量处理它们，并在分析整个数据集后生成结果。相比之下，流处理处理实时到达的无界数据，立即处理生成的单个记录或微批次。这种根本区别驱动了延迟、工具和设计模式的差异。
数据时间和延迟 批处理针对高吞吐量、对延迟容忍的工作负载进行了优化。例如，汇总数据库事务的每日销售报告是经典的批处理用例。 Apache Hadoop 或 Spark 等工具旨在有效地处理大型数据集，但在数据提取和结果之间引入延迟（几分钟到几小时）。像 Apache Kafka Streams 或 Apache Flink 这样的流处理系统优先考虑低延迟，在毫秒到几秒内处理数据。实时欺诈检测系统分析信用卡交易发生时，需要流处理来阻止欺诈活动完成。虽然批处理系统专注于扩展计算和存储，但流系统强调事件时间处理和管理乱序数据。
用例和工具 批处理架构擅长历史分析、ETL（提取、转换、加载）管道以及数据完整性胜过速度的场景。例如，在用户行为数据的一个月数据上训练机器学习模型是一项批处理任务。流处理适用于实时监控（例如，跟踪服务器指标）、警报或诸如更新驾驶员位置的乘车共享应用程序之类的应用程序。批处理系统通常依赖于分布式存储（例如，HDFS、云对象存储）和计划作业，而流系统依赖于消息代理（例如，Kafka、Pulsar）来提取和缓冲传入数据。流框架还包括对窗口化（按时间或计数对事件进行分组）和状态管理的内置支持，以处理连续的数据流。
技术权衡 批处理简化了容错，因为如果发生故障可以重新运行作业，并且数据在处理期间是静态的。但是，它需要管理大型中间数据集（例如，Spark 中的临时文件）。流处理必须处理有状态操作（例如，在滑动窗口上计数事件）并从故障中恢复，而不会丢失或重复数据，通常使用检查点或精确一次处理保证。资源使用也不同：批处理作业可以利用临时集群，而流系统通常运行长期运行的服务。像 Lambda 架构这样的混合方法结合了两种模型，但增加了复杂性，而像 Apache Flink 这样的现代框架使用有界流将批处理和流处理统一在单个引擎下用于批处理工作负载。