数据流处理和批处理是两种处理数据的方法，主要区别在于数据处理的方式和时间。数据流处理实时地、持续地处理生成的数据，从而能够进行即时分析和操作。批处理以计划好的、分组的间隔处理大量数据，使其适用于对延迟要求不高的任务。两者之间的选择取决于使用案例对速度、数量和计算效率的要求。
它们的主要区别在于处理模型。流处理系统（如 Apache Kafka 或 Apache Flink）在数据记录到达时摄取和处理这些记录，例如，监控 IoT 传感器数据以立即触发警报。这需要低延迟的基础设施来管理无界数据流。相比之下，批处理系统（如 Hadoop 或 Spark）处理静态的固定数据集。一个典型的例子是从一天的交易中生成每日销售报告。批处理作业通常按计划运行，优先考虑吞吐量而不是速度，并针对大规模数据转换（例如，聚合 TB 级的日志）进行了优化。
使用案例和权衡进一步区分了这两种方法。流处理非常适合实时需求，如欺诈检测、实时仪表板或即时用户推荐。然而，它需要强大的错误处理（例如，重新处理失败的事件）和状态管理。批处理擅长对历史数据进行复杂的分析，如训练机器学习模型或计算季度指标。它更容易调试，并且可以经济高效地扩展到大型数据集，但无法提供亚分钟级的结果。混合方法（例如，Lambda 架构）有时会将两者结合起来，但像 Apache Beam 这样的现代工具允许为批处理和流处理使用统一的代码，从而降低了复杂性。开发人员根据即时性或全面分析哪个更重要来做出选择。