流处理是一种连续、实时地处理数据的方法，它在数据生成时立即处理，而不是延迟后批量处理存储的数据。它专注于立即分析数据并采取行动，通常使用旨在处理高吞吐量、低延迟场景的工具。这种方法在需要及时洞察力时非常有用，例如监控系统、欺诈检测或实时用户交互。与处理固定数据集的批处理不同，流处理处理没有预定义开始或结束的无界数据流。
流处理的一个关键方面是它的架构。数据从传感器、应用程序或日志等来源摄取，并在到达时增量处理。像 Apache Kafka、Apache Flink 或 AWS Kinesis 这样的工具通常用于管理这些工作流程。例如，欺诈检测系统可以实时分析信用卡交易，并在发生时标记可疑模式。处理涉及过滤、聚合或转换数据等操作，例如计算滚动平均值、检测异常或使用其他上下文丰富事件。窗口技术（例如，滚动窗口或滑动窗口）通常用于将事件分组为可管理的分析块，例如计算每分钟的网站点击量。
开发人员使用流处理来构建对事件发生做出反应的响应式系统。常见的用例包括实时仪表板、警报系统或根据需求动态调整定价。挑战包括处理乱序数据、确保容错以及扩展以处理可变工作负载。例如，物流公司可以使用 GPS 数据流跟踪送货卡车，以立即优化路线。流处理需要仔细设计，以平衡延迟、准确性和资源使用，但它可以实现使用较慢的、面向批处理的方法不切实际的应用程序。