数据流和数据移动是数据处理中不同的概念，主要区别在于数据传输和处理的方式和时间。 数据流是指数据从源到目的地的连续、实时传输。 这种方法在数据生成时以增量方式处理数据，从而能够立即进行分析或操作。 例如，车队跟踪系统可以将车辆的 GPS 坐标流式传输到服务器，从而实现实时路线优化。 相比之下，数据移动涉及在系统之间传输数据，通常以批处理方式进行，而没有严格的实时要求。 这可能涉及将客户记录从旧数据库迁移到新数据库，并在夜间进行。 关键的区别在于时序：流式传输优先考虑即时性，而移动则侧重于可靠的批量传输。
使用案例进一步突出了差异。 数据流非常适合需要实时洞察的场景，例如监控社交媒体提要以了解热门话题或处理工业物联网系统中的传感器数据。 Apache Kafka 或 AWS Kinesis 等工具旨在处理流式传输工作负载，管理高吞吐量、低延迟的管道。 然而，数据移动适合备份数据库、同步数据仓库或传输日志以进行批量分析等任务。 Apache NiFi 或 AWS Data Pipeline 等云服务在此方面表现出色，优先考虑错误处理并确保完整、准确的传输。 例如，每晚的 ETL（提取、转换、加载）作业将销售数据从事务数据库移动到报告系统是数据移动，而不是流式传输。
技术考虑因素也各不相同。 流式传输系统必须处理诸如乱序数据、反压（当目的地无法跟上时）以及维护正在进行的计算状态等挑战。 WebSocket 或 MQTT 等协议对于流式传输很常见。 同时，数据移动侧重于幂等性（确保重试不会复制数据）、批量加密和高效处理大量数据。 例如，将 TB 级的存档日志传输到冷存储需要压缩和可恢复的上传。 虽然 Apache Flink 等流式传输框架以微批处理或逐个事件的方式处理数据，但数据移动工具通常依赖于计划作业或事件触发的批量传输。 两者都发挥着关键作用，但满足不同的需求：实时反应与批量可靠性。