实时数据处理和批处理数据处理之间的主要区别是什么？

实时处理在数据到达时持续对其进行处理，能够实现即时洞察和操作。它对于欺诈检测和实时监控等时间敏感型用例至关重要。批处理在设定的时间段内累积数据并进行批量处理，适用于可接受较低延迟的历史分析和定期报告。 核心区别在于数据处理的时间和设计。实时系统以低延迟为优先，其架构专为连续流构建，需要流处理器和消息队列等技术。批处理系统专注于针对大型数据集的高吞吐量和效率，在离线窗口期间使用MapReduce或Spark等框架进行处理。这些方法在现代数据基础设施中提供互补的功能。 实时处理通过实现快速的业务响应和动态的用户体验来创造价值，可通过Apache Flink或Kafka Streams等工具实现。批处理支持深度历史分析和全面的ETL管道，通常通过计划的Spark作业或SQL工作流实现。选择哪种方法取决于业务需求：实时处理用于即时可操作性，批处理用于资源高效的大规模分析。