批处理分析和实时分析是两种处理数据的方法，主要区别在于时间安排、使用案例和基础设施。批处理分析在预定的时间间隔（例如，每小时、每天）处理大量数据，其中数据会随时间收集并作为一个整体进行分析。 这种方法对于处理历史数据上的复杂计算非常有效。 另一方面，实时分析会立即处理生成的数据，从而实现即时洞察。 这种方法优先考虑低延迟，使其适用于需要立即采取行动的场景，例如欺诈检测或实时监控。
示例和技术突出了实际差异。 批处理分析通常用于生成每日销售报告、聚合日志或训练机器学习模型等任务。 Apache Spark、Hadoop 或传统数据仓库（例如 Snowflake）等工具在这里很常见，因为它们针对批量处理大型数据集进行了优化。 然而，实时分析依赖于 Apache Kafka 等流处理框架进行数据摄取，以及 Apache Flink 或 AWS Kinesis 进行处理。 例如，一个叫车应用程序可以使用实时分析来跟踪司机位置并立即将他们与乘客匹配，或者一个金融平台可以在几毫秒内检测到可疑交易。
何时选择其中一个取决于业务需求和技术约束。 当数据新鲜度不重要且成本效益很重要时，批处理是理想的选择——例如，分析历史趋势或运行资源密集型查询。 对于时间敏感型决策，例如在实时拍卖中调整广告出价或监控 IoT 设备是否出现故障，实时处理是必要的。 开发人员还应考虑基础设施：批处理系统可以利用分布式存储（例如 HDFS）并轻松处理重试，而实时系统则需要强大的流处理管道，并且可能需要处理诸如乱序数据或状态管理之类的问题。 平衡延迟、成本和复杂性是选择正确方法的关键。