欺诈检测、网络流量监控、推荐引擎等

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然后，数据流在接收时被处理，这涉及一系列操作，例如过滤、转换和聚合数据。这允许实时应用程序，例如实时分析、触发警报、实时仪表板或输入其他系统以采取进一步行动。这些见解通常用于影响即时决策。

流处理应用包括金融市场实时分析、。

流系统通常包括对数据流和处理管道的持续监控和管理，以支持 Zalo 数据 高速数据。这包括监视系统性能、数据流的运行状况以及处理任务的结果。

一个流行的框架是AWS Kinesis，它与 Lambda 相结合。 Amazon Kinesis 是一项基于云的服务，可让您实时收集、处理和分析流数据，而 Lambda 支持复杂的功能和自动化。

流处理的不同结果

批处理和流处理的区别
现在我们已经定义了批处理和流程，让我们重点介绍它们的一些差异。

数据延迟
当考虑数据处理和分析的速度时，批量方法和连续流方法有明显的差异。

序列处理：低。
流处理在数据到达时对其进行处理，从而实现近乎实时的分析和决策。这对于即时响应至关重要的应用来说是理想的选择。
批处理：高。
数据是在一段时间内收集的，并按预定的时间间隔分块进行处理。此方法适用于分析时间不太重要的场景。
数据量
每种方法在任何给定时间可以处理的数据量也有很大差异。

序列处理：实时。
它可以处理大量连续数据，但可扩展性取决于系统设计和基础设施。实时管理大量数据需要强大且可扩展的系统。
批量加工：大件。
它通常最适合可以分块处理的大量数据。批处理系统可以在处理之前聚合大量数据。
复杂
另一个重要的区别是建立和维护这些治疗方法的复杂性。

序列处理：高。
它需要复杂的基础设施来管理连续的数据流、确保实时处理并处理状态管理和容错问题。
批处理：低。
批处理系统通常更易于部署和管理，因为数据处理按预定义的时间间隔进行，并且可以针对大规模操作进行优化。
实际案例
不同的处理方法适用于不同类型的应用程序和用例。