一、技术本质与核心差异

批处理（Batch Processing）与流处理（Stream Processing）是数据处理的两种基础范式，其核心差异体现在数据摄入方式、处理延迟和系统设计目标上。

1. 批处理的技术特性

批处理以”静态数据集”为处理对象，数据需预先存储在文件系统（如HDFS）或数据库中，再通过离线任务（如MapReduce、Spark作业）进行批量计算。其典型特征包括：

高吞吐、低实时性：单次处理GB/TB级数据，延迟从分钟到小时级
全局计算能力：支持跨数据分区的全局聚合（如GROUP BY、JOIN）
容错机制：通过作业重试和检查点（Checkpoint）恢复中间状态

以电商用户行为分析为例，每日凌晨对前一天全量访问日志进行批处理，计算用户转化率、页面停留时长等指标，最终生成报表供决策层使用。

2. 流处理的技术特性

流处理直接处理实时数据流（如Kafka消息队列），数据以”事件驱动”方式逐条或微批处理。其核心优势在于：

低延迟、高时效：毫秒级响应，适合实时监控与预警
状态管理：通过状态后端（如RocksDB）维护跨事件上下文
弹性扩展：水平扩展处理能力应对突发流量

金融风控系统是典型应用场景：当用户交易数据流入时，流处理引擎实时计算交易特征（如金额、频率、地理位置），与风控规则匹配后立即阻断可疑交易。

二、技术选型的关键决策维度

1. 数据时效性需求

批处理适用场景：
- 历史数据分析（如季度经营报告）
- 复杂模型训练（如推荐系统离线特征工程）
- 数据一致性要求严格的ETL作业
流处理适用场景：
- 实时仪表盘（如股票行情展示）
- 异常检测（如服务器CPU阈值告警）
- 交互式系统（如实时搜索建议）

2. 数据规模与处理复杂度

当数据量超过单机内存容量时，批处理可通过分布式计算框架（如Spark）横向扩展，而流处理需解决状态存储的分布式一致性问题。例如，处理每日10亿条日志的场景：

批处理方案：使用Spark将数据分片到200个Executor，每个Executor处理500万条记录
流处理方案：采用Flink的Keyed State机制，按用户ID分区状态数据

3. 系统资源与成本

批处理作业通常占用集群高峰时段资源，适合采用”Spot实例”等低成本计算资源；流处理需要7×24小时运行，需评估长期资源投入。某物流公司实践显示：

批处理方案：每日凌晨3点使用预留实例处理订单数据，成本降低40%
流处理方案：采用Kinesis Data Streams+Lambda架构，按流量付费模式更经济

三、混合架构的演进趋势

现代数据处理系统正走向批流一体（Batch & Streaming Unified），典型实现方案包括：

1. Lambda架构的优化

原始Lambda架构需维护批处理和流处理两套代码，新架构通过以下方式简化：

// 使用Apache Beam实现批流统一API
Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);
PCollection<String> lines = pipeline
    .apply(TextIO.read().from("gs://data/input/*"))  // 批处理输入
    .apply(KafkaIO.<String, String>read()  // 流处理输入
        .withBootstrapServers("kafka:9092")
        .withTopic("events"));

2. 增量计算模型

流处理引擎通过Watermark机制实现近似全局计算，例如Flink的窗口聚合：

DataStream<Event> events = ...;
events
    .keyBy(Event::getUserId)
    .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.hours(1)))
    .aggregate(new CountAggregate())
    .process(new AlertProcessFunction());

3. 存储层抽象

Delta Lake、Iceberg等表格式实现ACID事务，使批处理和流处理共享同一套元数据管理。

四、企业级实践建议

评估指标量化：建立包含延迟（P99）、吞吐量（records/sec）、成本（$/TB）的评估矩阵
渐进式迁移：从非核心业务试点，例如将原有每日批处理报表改为每小时流处理更新
技能储备：培养同时掌握Spark（批处理）和Flink（流处理）的复合型团队
监控体系：构建包含背压监控（Backpressure）、状态大小预警的运维系统

某制造企业的实践表明，通过将设备传感器数据的批处理分析（预测性维护）与流处理监控（实时故障告警）结合，设备停机时间减少65%，维护成本降低32%。这种混合模式正在成为海量数据处理的主流方案。

海量数据抉择：批处理与流处理的路径对比