Perbezaan antara pemprosesan batch dan pemprosesan aliran

Data adalah mata wang baru dalam ekonomi digital hari ini. Ramai organisasi memanfaatkan teknologi besar dan teknologi awan untuk meningkatkan infrastruktur IT tradisional dan menyokong budaya yang didorong data dan membuat keputusan semasa memodenkan pusat data. Walau bagaimanapun, virtualisasi dan automasi hanya sebahagian daripada peralihan ke persekitaran awan. Pendekatan untuk memenuhi tuntutan perniagaan yang semakin meningkat harus disesuaikan untuk perusahaan. Walaupun pengkomputeran awan tidak kurang daripada peralihan revolusioner dalam industri dan teknologi berasaskan awan adalah kunci untuk memastikan struktur pengurusan data yang canggih, cabarannya adalah bagaimana untuk mendapatkan data yang diproses lebih cepat - pemprosesan batch atau pemprosesan aliran. Setiap orang mempunyai kebaikan dan keburukannya, tetapi semuanya turun ke kes penggunaan perniagaan anda. Mari kita lihat dua pendekatan dan cari perbezaan antara kedua -dua.

Apa itu pemprosesan batch?

Pemprosesan batch adalah kaedah memproses jumlah data yang tinggi dalam kumpulan atau batch dalam selang waktu tertentu. Sistem melaksanakan satu siri program yang mengambil satu set fail data sebagai input, memproses data, dan menghasilkan satu set fail data sebagai output. Contoh pemprosesan batch yang baik adalah sistem gaji dan pengebilan di mana semua data yang berkaitan dikumpulkan dan diadakan sehingga rang undang -undang diproses sebagai batch pada akhir setiap bulan. Ia adalah pemprosesan blok data yang telah disimpan dalam tempoh masa tertentu. Ia dipanggil kerana data dikumpulkan dalam kelompok sebagai set rekod dan diproses sebagai satu unit. Output adalah satu lagi kumpulan yang boleh digunakan semula sebagai input jika diperlukan. Kesederhanaan dan kecanggihan sistem batch juga membolehkan pemprosesan selari, e.g., Hadoop.

Apa itu pemprosesan aliran?

Pemprosesan Stream adalah kaedah yang digunakan untuk menanyakan aliran data yang berterusan dan mengesan keadaan dengan cepat dalam tempoh masa yang terhad. Dengan kata lain, pemprosesan aliran adalah pemprosesan data secara langsung seperti yang dihasilkan atau diterima. Sistem pemprosesan aliran sering memberi makan kepada tindakan yang berlaku dalam masa nyata seperti mesej media sosial, klik halaman web, urus niaga e -dagang, pembacaan sensor, dan sebagainya. Sistem ini sepatutnya mempunyai kadar pemprosesan yang lebih cepat daripada kadar data masuk. Idea asas pemprosesan aliran adalah bahawa sistem sepatutnya berjalan lama, berurusan dengan aliran data yang berterusan. Untuk mendapatkan nilai dari data besar, data mesti diproses sebaik sahaja mereka tiba sambil mengekalkan kualiti data. Pemprosesan aliran yang berkesan dapat menyelesaikan pelbagai masalah dunia nyata. Sebagai contoh, aliran boleh digunakan untuk pengesanan penipuan, membuat keputusan, pembelajaran corak, dan lain -lain.

Perbezaan antara pemprosesan batch dan pemprosesan aliran

Definisi

- Pemprosesan batch adalah kaedah memproses jumlah data yang tinggi dalam kumpulan atau batch dalam jangka masa tertentu. Ia dipanggil pemprosesan batch kerana data dikumpulkan dalam kelompok sebagai set rekod dan diproses sebagai satu unit. Output adalah kumpulan lain yang boleh digunakan semula sebagai input jika diperlukan. Pemprosesan aliran, sebaliknya, adalah kaedah pemprosesan data secara langsung seperti yang dihasilkan atau diterima. Ia digunakan untuk menanyakan aliran data yang berterusan dan mengesan keadaan dengan cepat dalam tempoh masa yang terhad.

Model

- Dalam pemprosesan batch, sistem melaksanakan satu siri program yang mengambil satu set fail data sebagai input, memproses data, dan menghasilkan satu set fail data sebagai output. Komponen input bertanggungjawab mengumpul data dari pelbagai sumber, biasanya pangkalan data, dan komponen pemprosesan bertanggungjawab untuk melakukan perhitungan menggunakan input ini. Akhirnya, komponen output menghasilkan hasil yang ditulis kembali ke pangkalan data. Dalam pemprosesan aliran, sistem melakukan pemprosesan pada rekod data terbaru yang bermaksud sistem memberi makanan kepada tindakan yang berlaku dalam masa nyata.

Contoh

- Contoh terbaik sistem pemprosesan batch adalah sistem gaji dan pengebilan di mana semua data yang berkaitan dikumpulkan dan dipegang sehingga rang undang -undang diproses sebagai batch pada akhir setiap bulan. Ramai platform pengaturcaraan yang diedarkan seperti MapReduce, Spark, Graphx, dan HTCondor adalah sistem pemprosesan batch. Pemprosesan aliran boleh digunakan sebagai penyelesaian dalam talian untuk pengesanan penipuan dan digunakan untuk aplikasi yang memerlukan output berterusan dari data masuk seperti pasaran saham, mesej media sosial, urus niaga e -dagang, pembacaan sensor, dan lain -lain. Platform pengaturcaraan data besar seperti ribut, streaming percikan, dan s4 adalah sistem pemprosesan aliran.

Pemprosesan batch vs. Pemprosesan Stream: Carta Perbandingan

Ringkasan pemprosesan batch vs. Pemprosesan aliran

Walaupun sistem pemprosesan batch kurang kompleks dan lebih canggih berbanding dengan sistem pemprosesan aliran, kos sistem pemprosesan batch mungkin kelihatan kurang sesuai untuk sesetengah perniagaan dan organisasi yang tidak mempunyai perkakasan mahal untuk bermula dengan. Walau bagaimanapun, sistem pemprosesan aliran boleh digunakan dalam aplikasi yang memerlukan output berterusan dari data masuk dalam masa nyata seperti aplikasi media sosial, pasaran saham, dll. Walaupun pemprosesan aliran berfungsi paling baik untuk kes penggunaan perniagaan di mana masa adalah kekangan, pemprosesan batch berfungsi dengan baik apabila semua yang berkaitan telah disimpan sebelum ini. Jadi, semuanya turun ke kes penggunaan perniagaan anda.