什么是流处理，它与实时数据分析有何关系？

流处理涉及在数据记录生成时持续摄入和分析它们，而非以静态批处理的方式进行。它对无界数据流进行操作，能够对传感器读数、金融交易或用户交互等事件立即采取行动。其核心意义在于实现实时洞察和响应，这对于欺诈检测、动态定价、物联网设备监控和实时仪表板等应用至关重要。 其核心特征包括低延迟处理、持续运行，以及使用时间窗口（如固定时间间隔、滑动窗口）来分析永无止境的流中的子集。与批处理不同，它在数据到达时对其进行增量处理。其原则通常包括状态管理、容错能力（优雅地处理故障）和处理保证（至少一次、恰好一次）。这通过对最新数据进行即时计算和聚合，从根本上塑造了实时分析。 要实施流处理，需定义数据源、选择处理框架（如Apache Flink、Spark Streaming、Kafka Streams）、设计处理逻辑（过滤、聚合、转换）、管理状态、设置时间窗口，并定义输出接收器。这带来了巨大的业务价值：实现实时决策（如即时欺诈警报）、运营监控（立即检测异常）和增强客户体验（会话内个性化）。