实时数据与历史数据在数据处理中的区别在哪里

发布网友 发布时间：2022-04-25 08:09

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热心网友 时间：2023-11-08 05:23

摘要实时计算，强调的是实时。比如小明要查看他去年一年的消费总额度，那么当小明点下统计按钮的时候，服务器集群就在噼里啪啦的赶紧计算了，必须在小明能够忍耐的时间范围内得出结果。这种计算的背后实现，一般都是冗余 + 各种高性能部件在做支撑，算法也对实时性做了优化，但实时计算并没有强调用那种算法，只要能保证高实时性的就行。实时计算与离线计算的最大区别，就是离线计算是人无法忍耐的时间进行计算，因此人不需要等待，把任务丢给计算机后，自己该干嘛就去干嘛。流式计算，比实时计算要稍微迟钝些，但比离线计算又实时的多，而且主要强调的是计算方法。比如，服务器端，有一个值，是记录小明订单数量。当小明每买一件东西后，服务端立即发出一个交易成功的事件，该值接收到这个事件后就立即加1。如果用离线计算的方式来做，估计是在查询时，才慢腾腾的从低速存储中，把小明的所有订单取出来，统计数量。流式计算有点像数据库领域的触发器，又有些像事件总线、中间件之类的计算模式。咨询记录 · 回答于2021-12-21实时数据与历史数据在数据处理中的区别在哪里实时计算，强调的是实时。比如小明要查看他去年一年的消费总额度，那么当小明点下统计按钮的时候，服务器集群就在噼里啪啦的赶紧计算了，必须在小明能够忍耐的时间范围内得出结果。这种计算的背后实现，一般都是冗余 + 各种高性能部件在做支撑，算法也对实时性做了优化，但实时计算并没有强调用那种算法，只要能保证高实时性的就行。实时计算与离线计算的最大区别，就是离线计算是人无法忍耐的时间进行计算，因此人不需要等待，把任务丢给计算机后，自己该干嘛就去干嘛。流式计算，比实时计算要稍微迟钝些，但比离线计算又实时的多，而且主要强调的是计算方法。比如，服务器端，有一个值，是记录小明订单数量。当小明每买一件东西后，服务端立即发出一个交易成功的事件，该值接收到这个事件后就立即加1。如果用离线计算的方式来做，估计是在查询时，才慢腾腾的从低速存储中，把小明的所有订单取出来，统计数量。流式计算有点像数据库领域的触发器，又有些像事件总线、中间件之类的计算模式。复杂的批量数据处理（batch data processing），通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。基于历史数据的交互式查询（interactive query），通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。基于实时数据流的数据处理（streaming data processing），通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。

热心网友 时间：2023-11-08 05:23

摘要实时计算，强调的是实时。比如小明要查看他去年一年的消费总额度，那么当小明点下统计按钮的时候，服务器集群就在噼里啪啦的赶紧计算了，必须在小明能够忍耐的时间范围内得出结果。这种计算的背后实现，一般都是冗余 + 各种高性能部件在做支撑，算法也对实时性做了优化，但实时计算并没有强调用那种算法，只要能保证高实时性的就行。实时计算与离线计算的最大区别，就是离线计算是人无法忍耐的时间进行计算，因此人不需要等待，把任务丢给计算机后，自己该干嘛就去干嘛。流式计算，比实时计算要稍微迟钝些，但比离线计算又实时的多，而且主要强调的是计算方法。比如，服务器端，有一个值，是记录小明订单数量。当小明每买一件东西后，服务端立即发出一个交易成功的事件，该值接收到这个事件后就立即加1。如果用离线计算的方式来做，估计是在查询时，才慢腾腾的从低速存储中，把小明的所有订单取出来，统计数量。流式计算有点像数据库领域的触发器，又有些像事件总线、中间件之类的计算模式。咨询记录 · 回答于2021-12-21实时数据与历史数据在数据处理中的区别在哪里实时计算，强调的是实时。比如小明要查看他去年一年的消费总额度，那么当小明点下统计按钮的时候，服务器集群就在噼里啪啦的赶紧计算了，必须在小明能够忍耐的时间范围内得出结果。这种计算的背后实现，一般都是冗余 + 各种高性能部件在做支撑，算法也对实时性做了优化，但实时计算并没有强调用那种算法，只要能保证高实时性的就行。实时计算与离线计算的最大区别，就是离线计算是人无法忍耐的时间进行计算，因此人不需要等待，把任务丢给计算机后，自己该干嘛就去干嘛。流式计算，比实时计算要稍微迟钝些，但比离线计算又实时的多，而且主要强调的是计算方法。比如，服务器端，有一个值，是记录小明订单数量。当小明每买一件东西后，服务端立即发出一个交易成功的事件，该值接收到这个事件后就立即加1。如果用离线计算的方式来做，估计是在查询时，才慢腾腾的从低速存储中，把小明的所有订单取出来，统计数量。流式计算有点像数据库领域的触发器，又有些像事件总线、中间件之类的计算模式。复杂的批量数据处理（batch data processing），通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。基于历史数据的交互式查询（interactive query），通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。基于实时数据流的数据处理（streaming data processing），通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。

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