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增量计算与流式处理.docx
资料介绍
增量计算与流式处理
一、核心概念解析
1.1 增量计算的定义
增量计算是一种区别于全量计算的数据处理模式，仅对数据中发生变化的部分进行重新计算，而非对整个数据集重复执行完整计算流程。在全量计算模式中，无论新增、修改还是删除的数据量有多小，都需要对所有原始数据重新遍历计算，当数据规模达到TB甚至PB级时，全量计算会消耗大量的计算资源与时间成本，而增量计算通过只处理变化部分，可以大幅降低计算开销，缩短处理周期。
1.2 流式处理的定义
流式处理是针对持续不断产生的流数据设计的实时数据处理模式，与传统批量处理（将数据积累到一定规模后统一处理）不同，流式处理在数据产生的同时就进行计算处理，能够保证处理结果的低延迟输出，满足实时业务场景的需求。流数据具有数据持续到达、数据规模无限、数据顺序不可控等特点，流式处理框架需要针对这些特点设计专门的处理逻辑。
1.3 二者的关联与差异
增量计算更偏向于计算逻辑的设计思想，解决的是“哪些数据需要重新计算”的问题，可以应用在批量处理场景，也可以应用在流式处理场景；流式处理则偏向于数据处理的架构模式，解决的是“什么时候对数据进行处理”的问题，大多数流式处理场景天然会采用增量计算的思想，因为流数据本身就是逐批增量到达的。
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