大数据处理的两大模式

大数据处理主要有批处理和流处理两种模式。批处理模式适合大规模历史数据分析，如企业季度销售报告、年度用户行为统计等。这种模式将数据分成固定大小的块进行处理，Hadoop生态系统中的MapReduce就是典型代表。批处理能确保数据完整性，处理延迟较高，一般以小时或天为单位完成整个数据处理周期。

流处理模式则针对实时数据，如网站点击流监控、金融交易异常检测等场景。Kafka和Spark Streaming是常用工具，数据到达后立即处理，延迟低至毫秒级。流处理系统需要高吞吐量和低延迟，采用微批处理或事件驱动架构。物联网设备产生的传感器数据、社交媒体实时热点分析都依赖这种模式，能快速响应数据变化。