流式数据（Streaming Data）和非流式数据（Batch Data）区别、使用场景、优化-来自前端的浅解

流式数据（Streaming Data） 和 非流式数据（Batch Data） 是两种不同的数据处理模式，它们在数据来源、处理方式和应用场景上有显著区别。
流式数据指的是按时间顺序连续不断地产生的数据流。这些数据流可以来自于各种来源，如传感器、日志文件、社交媒体等
非流式数据是指数据作为一个整体进行传输和处理的数据。

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一、基本概念

特性	流式数据（Streaming Data）	非流式数据（Batch Data）
数据来源	实时产生的连续数据流	静态的、预存储的数据集
处理方式	实时处理，逐条或小批量处理	批量处理，一次性处理整个数据集
延迟要求	低延迟（毫秒到秒级）	高延迟（分钟到小时级）
数据规模	通常较小，但持续不断	通常较大，一次性处理
典型应用	实时监控、日志分析、金融交易	数据仓库、离线分析、报表生成

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二、使用场景

1. 流式数据

• 实时监控：如服务器监控、IoT 设备数据采集。
• 日志分析