在流处理背景下，数据管道是指一种系统，旨在连续处理和传输实时生成的数据，而不是以批次方式处理。与在预定时间间隔处理大量数据的传统批处理管道不同，流处理管道侧重于低延迟处理，从而实现实时分析或操作。这些管道旨在处理来自传感器、应用日志或用户交互等数据源的数据，这些数据源会产生稳定、持续的信息流。其目标是以最小的延迟将这些数据进行转换、丰富或路由到数据库、分析仪表板或其他服务等目的地。
典型的流处理管道包含三个核心组件：数据源、处理层和目的地。例如，社交媒体平台可能使用流处理管道来实时分析用户活动。点击流或帖子等数据源使用 Apache Kafka 或 Amazon Kinesis 等工具进行摄取。处理层通常由 Apache Flink 或 Apache Spark Streaming 等框架提供支持，用于应用垃圾邮件过滤、计算互动指标或检测趋势等逻辑。最后，处理后的数据会发送到 Elasticsearch 等系统进行搜索索引，或发送到时序数据库进行监控。这种设置使得平台能够在事件发生时立即更新仪表板或触发警报。
实现流处理管道需要仔细考虑可靠性和可扩展性。例如，如果管道处理金融交易，它必须处理乱序数据（例如，延迟的网络数据包）并确保精确一次处理以避免重复。Apache Beam 等工具提供了窗口化（按时间分组数据）和状态管理的抽象来解决这些挑战。此外，容错机制（例如 Flink 中的检查点）有助于从故障中恢复而不会丢失数据。开发人员还必须监控吞吐量和延迟以避免瓶颈，通常使用管道工具本身的指标。通过平衡这些因素，流处理管道可以有效地支持实时欺诈检测、实时推荐或物联网设备监控等用例。