实时,近实时和批量的定义是什么？举个例子？

实时、近实时和批量是数据处理中常用的三种方式，用于描述数据处理的时间特性。

实时（Real-time）：实时数据处理指的是数据在产生后立即进行处理和响应，无延迟或延迟极小。实时处理对数据的处理速度要求非常高，通常需要在毫秒级别内完成。实时处理常用于需要即时反馈和实时决策的场景，如金融交易、在线游戏、实时监控等。

举例：在线聊天应用中的消息发送和接收是实时处理，用户发送的消息需要立即传输给对方并显示在聊天窗口中。

近实时（Near Real-time）：近实时数据处理指的是数据在产生后经过一定的延迟后进行处理和响应。虽然不是立即处理，但延迟较小，通常在秒级别内完成。近实时处理常用于对数据的快速分析和决策，如实时报表生成、数据仪表盘等。

举例：电商平台的销售数据统计和分析通常是近实时处理，每隔几秒钟或几分钟更新一次销售数据报表。

批量（Batch）：批量数据处理指的是将数据按照一定的规模和时间窗口进行收集和处理，通常以大量数据为单位进行批处理。批量处理可以在任意时间段内完成，可以是分钟、小时、甚至天级别。批量处理常用于对大规模数据的离线分析和处理，如数据清洗、数据挖掘等。

举例：每天夜间对电商平台的销售数据进行汇总和分析，生成销售报告和趋势分析报告。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

实时处理：腾讯云流数据处理平台（https://cloud.tencent.com/product/tcsp）
近实时处理：腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dws）
批量处理：腾讯云数据工厂（https://cloud.tencent.com/product/dtf）

相关·内容

干货：实时渲染和离线渲染的区别？实时云渲染又是什么？

常见的渲染类型有以下几种：实时渲染、离线渲染、实时云渲染、混合渲染。那么什么是实时渲染？实时渲染和离线渲染有哪些区别？各自有哪些典型应用场景......有没有人感觉知道了，但又没完全知道？...举个例子可能更好理解，像华为、小米一些电子产品的新品发布会，通常会有炫酷精美的产品细节展示视频，可能你会疑惑这是怎么制作出来的呢？是直接拍摄的实物与场景和合成的吗？...实际上这些唯美逼真的视频，从产品到环境到灯光，都是电脑制作而成，做到这么真实，这就是离线渲染的作用了。离线渲染是需要先进行物体建模，用点、线、面、材质、照明等元素，将物体和场景构建得逼真。...之后，再根据原先定义好的场景设置，将模型在光线、视点、运动轨迹等不同因素的作用下的视觉画面用计算资源计算出来。...主要应用领域有大型3D游戏、3D应用（智慧城市、数字孪生的三维可视化项目），在以上这种实时渲染场景中，应用程序安装并在电脑和手机上独立运行，通过设备的本地算力完成实时渲染过程。

2.2K3 0

基于Canal和Kafka实现MySQL的Binlog近实时同步

前提近段时间，业务系统架构基本完备，数据层面的建设比较薄弱，因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台。...优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据（包括保存、更新或者软删除）到一个另一个数据源，持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计、标签系统构建等扩展功能的数据模型。...基于日志增量订阅和消费的业务包括：数据库镜像数据库实时备份索引构建和实时维护（拆分异构索引、倒排索引等）业务Cache刷新带业务逻辑的增量数据处理 Canal的工作原理 MySQL主备复制原理...目前，Canal项目的活跃度比较高，但是考虑到功能的稳定性问题，笔者建议选用稳定版本在生产环境中实施，当前可以选用v1.1.4版本，本文的例子用选用的就是v1.1.4版本，配合Kafka连接器使用。...小结这篇文章大部分篇幅用于介绍其他中间件是怎么部署的，这个问题侧面说明了Canal本身部署并不复杂，它的配置文件属性项比较多，但是实际上需要自定义和改动的配置项是比较少的，也就是说明了它的运维成本和学习成本并不高

2K2 0

Expedia 使用 WebSocket 和 Kafka 实现近实时的数据流查询

作者 | Rafal Gancarz 译者 | 明知山策划 | 丁晓昀 Expedia 实现了从他们的平台近实时地查询点击流数据的解决方案，这让他们的产品和工程团队可以在开发新的和增强现有数据驱动的特性时能够进行实时的数据探索...Expedia Group 的数据工程师（目前在 Personio）Ryan Lacerna 解释了近实时查询的优势：为了确保数据质量，我们面临的一个挑战是在数据注入管道后可以立即查看数据。...传统的方法，如查询数据湖和数据仓库，需要较长的处理时间，而基于事件驱动的工具可以让用户快速高效地查询和查看流式数据，为数据生产者提供快速反馈，让数据使用者可以了解捕获了哪些数据。...该团队选择使用 WebSocket 实现网页浏览器和服务器之间的双向实时通信。使用 WebSocket 的优势在于可以避免不断刷新服务器数据。...近实时查询解决方案的架构（来源：Expedia 工程博客) 该解决方案包含了 UI 应用程序、WebSocket Handler 和 Filter Worker，并使用了 Apache Kafka 主题和

1361 0

Apache Hudi | 统一批和近实时分析的增量处理框架

每隔几个小时，批处理过程被启动以计算精确的业务状态，并将批量更新加载到服务层（Serving Layer）。同时，为了消除上述几个小时的等待时间我们会在流式计算层对这个业务数据进行实时的状态更新。...由于两种模式提供的状态差异，我们需要为批处理和流处理提供不同的服务层，并在这个上面再做合并抽象，或者设计应用一个相当复杂的服务系统（如Druid），用于同时在行级更新和批量加载中提供优异表现。...Hudi数据集通过自定义的InputFormat兼容当前Hadoop生态系统，包括Apache Hive，Apache Parquet，Presto和Apache Spark，使得终端用户可以无缝的对接...对于传统的机器学习和实验有效性分析用例，我们选择更加擅长较重计算的批处理。对于包含复杂连接或者重要数据处理的近实时场景，我们基于Hudi以及它的增量处理原语来获得两全其美的结果。...Hudi以自定义的InputFormat和一个Hive注册模块来提供这两种视图，后者可以将这两种视图注册为Hive Metastore表。

2.9K4 1

Apache Hudi：统一批和近实时分析的存储和服务

1.6K3 0

近 2 万 star 的开源实时系统监控工具 btop：高颜值、支持 Linux 和 Mac，用了就再也回不去了！

作为一个运维老司机，我们是天天都在和运维监控工具打交道。 Linux 系统也自带一些监控命令，比如：top、htop、atop、iotop等。 top 命令用于实时显示系统资源使用情况。...它可以显示系统摘要信息，以及内核当前正在管理的进程或线程的列表。我们可以通过 top 命令实时动态地查看系统的整体运行情况，它是一个非常实用的系统性能和运行信息的监测工具。...主要功能与特性实时系统监控：btop能够展示系统的内存、磁盘、网络利用率以及进程信息等，提供对系统资源的实时监控。...进程管理与操作：用户可以筛选、排序进程，向选定进程发送信号，甚至终止进程，提高了系统管理的便捷性。自定义配置：btop支持自定义配置，用户可以根据自己的需求调整显示设置，如颜色主题、字体大小等。...总结 btop 是一款功能强大、易于使用的系统监控工具，它提供了丰富的信息展示和增强的交互功能，使得系统管理员和开发人员可以更加便捷地监控和管理系统资源。

2871 0

亿级流量场景下，大型缓存架构设计实现【3】---- 实现高可用

，整套分布式系统全部故障，整体宕机（3）提供fail-fast（快速失败）和快速恢复的支持（4）提供fallback优雅降级的支持（5）支持近实时的监控、报警以及运维操作调用延迟+失败，提供容错...，比如bulkhead（舱壁隔离技术），swimlane（泳道技术），circuit breaker（短路技术），来限制任何一个依赖服务的故障的影响（5）通过近实时的统计/监控/报警功能，来提高故障发现的速度...（6）通过近实时的属性和配置热修改功能，来提高故障处理和恢复的速度（7）保护依赖服务调用的所有故障情况，而不仅仅只是网络故障情况调用这个依赖服务的时候，client调用包有bug，阻塞，等等，依赖服务的各种各样的调用的故障...，被拒绝，超时，短路等异常情况时，自动调用fallback降级机制（7）对属性和配置的修改提供近实时的支持画图分析，对依赖进行资源隔离后，如何避免依赖服务调用延迟或失败导致当前服务的故障 ?...group对应这个服务，给一个线程池，量大概在10个左右，就可以了，你对整个服务的整体的访问QPS大概在每秒100左右一般来说，command group是用来在逻辑上组合一堆command的举个例子

3962 0

干货|流批一体Hudi近实时数仓实践

笔者基于对开源数据湖组件Hudi的研究和理解，思考在Iceberg、DeltaLake和Hudi等开源数据湖组件之上构建批流一体近实时数仓的可能性和思路。...基于Hudi表的时间线和三类数据视图，可以对Hudi表进行全量的和增量的数据分析，或者换句话说可以基于Hudi内的同一张表进行批量和近实时的数据分析。...03 批流一体按照上述思路建设的近实时数仓同时还实现了批流一体：批量任务和流任务存储统一（通过Hudi/Iceberg/DeltaLake等湖组件存储在HDFS上）、计算统一（Flink/Spark作业...业务需求使用同一套加工逻辑开发代码，按照加工时效的粒度分为批和流两类加工，在统一的数据来源上在同一套计算环境分别进行批量和流式数据加工，四方面的统一保证批任务和流任务的数据结果一致性。...将传统数据仓库统一建模和分层设计的思路与实时技术结合，建设近实时数据数仓，降低数据延迟，提升数据传输能力和数据分析能力。

5.7K2 0

一文读懂数据湖及企业中的架构特点

在Lambda的总体架构中，针对已摄取的数据有两种主动操作：批处理和近实时处理。批处理和近实时处理的数据需求差别很大。...为了支持近实时处理，需要数据层支持某些类型的索引数据存储。表2-2 Hadoop存储层对批处理和近实时处理模式的适用情况。 ?...存储层 Lambda架构的典型功能如下所列： ·同时支持串行读写及随机读写。 ·针对用户的使用情况，提供合适的层次性的解决方案。 ·支持以批量模式或近实时模式处理海量数据。...然而，在执行数据传输操作时，合并批量处理及近实时处理产生的数据非常重要，因为这两类数据中都可能包含与组织机构相关的关键信息。数据服务层必须保证数据与数据契约（与消费者程序约定）的一致性。...从较高的层次来看，数据服务层应满足下列特性： ·支持多种机制为消费者程序提供数据服务。 ·每种支持数据服务的机制，必须与消费者程序的数据契约兼容。 ·支持批量处理及近实时处理数据视图的合并。

5912 0

永不停息的智能服务：流式计算、数据处理及相关技术

举一个天气的例子，如果最近几天都是晴天，那么未来几天极小概率会出现雨雪和低温天气这个模型还需要是可更新的。当数据流经系统时，模型是可以随之进化升级。...举个例子，随着业务规模的扩大，我们希望零售销售模型仍然保持准确。实时机器学习应用是人工智能真正落地服务化的关键一步，因为工业界大部分场景下数据都是实时产生的。...流式处理的核心目标有以下三点：低延迟：近实时的数据处理能力高吞吐：能处理大批量的数据可以容错：在数据计算有误的情况下，可容忍错误，且可更正错误流式处理框架 02 典型的流处理框架结合了消息传输层技术以及流处理层技术...生产者和消费者解耦 ? 在当前典型的流处理技术中，有这么几类： Lambda架构基于Lambda架构，实现了离线计算的精确性的同时，且获得了流式数据处理的实时性。...Flink允许用户根据所需的语义和对准确性的要求选择采用事件时间、处理时间或摄取时间定义窗口窗口窗口是一种机制，它用于将许多事件按照时间或者其他特征分组，从而将每一组作为整体进行分析（比如求和） ?

6482 0

Hadoop与Spark区别介绍

在大数据的领域中，被频频提到的两个技术名词是什么呢？只要涉及到大数据技术，基本上Hadoop和Spark这两者是肯定都在的。...下面，小编举个很简单的例子，Hadoop是基于自身的分布式文件系统HDFS，能够很好的完成数据存储业务；而Spark没有文件管理功能，所以在其数据处理之后，还需要HDFS的支持。...而Spark，经常被大家称作是用于数据大规模处理的快速通用引擎，Spark的内存处理技术使得大批量数据的实时处理任务能够更快的计算完成，还能够实现数据批量处理。...与Hadoop自身的MapReduce相比较，Spark在实时数据处理上做了补充和完善。...在大数据技术过程中，Hadoop和Spark都可以基于海量数据处理做出自己应有的贡献。这两个结合起来，在大数据离线处理和大数据实时在线处理上都有不错的表现。

8261 0

PHP边运行边输出运行结果的实现方法

在开发过程中，经常会需要做批量处理，例如数据同步或格式转换时往往涉及大批量的数据处理，由于数据量大，数据里往往存在各种的差异，导致运行过程容易出问题，所以能在运行过程中实时输出每条记录运行的情况（成功或失败...先做一下简单的说明：第一个方法是在你需要实时输出的方法最前面调用；第二个方法是需要输出内容时再调用，举个例子： public function testApi(){ Tools::realTimeOutputPrepare.../** * 实时输出内容准备(设置头部) */ public static function realTimeOutputPrepare(){ header('X-Accel-Buffering...: no'); set_time_limit(0); ob_end_clean(); ob_implicit_flush(1); } /** * 实时输出内容(清理缓冲区)..."; flush(); } 我的方法是以静态方法的形菜定义到一个叫Tools的工具类里的，建议你可以把这两个方法也放到你自己的工具类里，使用起来就非常方便了。看到了吗？

8351 0

如何做一次Elasticsearch技术分享？

3、 Elasticsearch 是什么？展示的过程中：可以通过kibana的dsl进行展开的讲解。注意例子：可以提前准备好，规划好时间，不用现场敲代码。...分布式的实时分析搜索引擎，海量数据下近实时秒级响应。易扩展，处理PB级结构化或非结构化数据。 4、 Elasticsearch 能做什么？...强调他的快。基于倒排索引实现。等等。检索类型可以画一个脑图。其实可以，举个例子。演示一下最好。 4.2 聚合分析这里也可以举一下例子。...4.3 应用场景记录和日志分析采集和组合公共数据全文搜索及个性化推荐事件数据和指标数据可视化 5、Elasticsearch 极易上手且性能牛逼主流的Java、python、ruby等。...但是，更长远角度，建议：参考Google、百度的深度分页实现。 8.3 实时性 Elasticsearch是近实时的系统，不是准实时。受限于：refresh_inteval设置，有最快1s延时。

7114 0

如何做一次Elasticsearch技术分享？

1K2 0

Hive和Hbase的各自适用场景

Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算。...通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据，通俗点来说，就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称，数据类型是什么等，方便我们处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是...更为细致的区别如下： Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。...HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。...Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。

1.4K2 0

Streaming-大数据的未来

有很多的定义，比如无界数据处理，近实时结果等，并不能说明Streaming的真正含义。Streaming应该是包含无界数据近实时一致性可重复结果等等特征的。...（这个定义包含了现在流行的真正的流式和微批） Streaming常见的用法： 1、无限数据：一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流式数据”。...批量处理数据（离线计算）也可以重复运行来处理数据，但是会有性能的瓶颈。 3、低延迟，近实时的结果：相对于离线计算而言，离线计算并没有考虑延迟的问题。...图八三种窗口固定窗口：固定窗口将时间切割成具有固定大小时间长度的段。滑动窗口：固定窗口的升级，滑动窗口由固定长度和固定周期定义。周期小于长度，则窗口重叠。...三、未来我们定义了流的概念。正确性和推理时间的工具是关键。通过分析事件时间和处理时间的差异，以及无界数据和有界数据，无界数据大致分为：不关心时间，近似算法，处理时间窗口化，事件时间窗口化。

6902 0

消息管理平台的实现原理

这个系列就以「消息管理平台」来打个样吧，这是我维护近一年的系统了。这篇文章可以带你全面认识「消息管理平台」是怎么设计和实现的，有兴趣的同学欢迎在评论区下留言和交流。...因为只要抽象了”模板“这个概念，消息类型自然我们就可以在模板上固化掉，只要传了模板Id，我就知道你发的是什么类型消息。这样一来，我们最终会有两个接口：批量与单个发送接口。...：一次给1个人发送一个文案，但一次调用可以传N个人及对应的文案这里的单个和批量不是以发送人的维度去定义的，而是人所对应的消息文案。...再再再举个例子，现在我给关注我的同学都发一条消息：「大哥大嫂新年好」，这种情况我只需要使用send方法就好了，相同的文案我给一批人发，这批人收到的文案是一模一样的。...技术模板：系统根据业务条件自动触发一批消息，接收者名单也依赖业务场景（这批人一般是实时的）。例子：如果用户注册登录了APP，就立马需要给该用户发消息。这种属于实时推送，需要对应的技术来承接。

1.5K2 0

大数据开发：Spark核心概念RDD入门

Spark在大数据处理上的优势，很大一部分来自数据处理速度的提升，这使得Spark在面对大规模实时计算的数据任务时，能够更快地完成大批量数据的处理，提升大数据处理的效率。...把RDD想象为一组数据，而Spark把要处理的数据、处理中间结果以及输出结果都定义成RDD，那么在Spark当中数据处理的流程就可以这样去理解—— 从数据源读取数据，把输入生成一个RDD；通过运算把输入...但是Spark当中的RDD默认是在内存当中进行存储的。只有当数据量大于Spark被允许使用的内存大小时，那么可以将数据spill到磁盘上。接下来，就是RDD的接口问题。...RDD是连接Spark数据操作的核心，接口要解决的主要问题就是，为了生成这个RDD，它的上一个RDD是谁，以及生成过程使用的运算是什么。...举个简单的例子，数据A，经过运算F，转换成了数据B，那么如果问你如何得到B，那么需要数据A+运算B，这就是接口需要提供的东西。

3551 0

HBase和Hive的区别和各自适用的场景

欢迎您关注《大数据成神之路》先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。...Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算。...通过元数据来描述Hdfs上的结构化文本数据，通俗点来说，就是定义一张表来描述HDFS上的结构化文本，包括各列数据名称，数据类型是什么等，方便我们处理数据，当前很多SQL ON Hadoop的计算引擎均用的是...更为细致的区别如下： Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。...Hive使用Hadoop来分析处理数据，而Hadoop系统是批处理系统，因此不能保证处理的低迟延问题；而HBase是近实时系统，支持实时查询。

8.5K3 0

Streaming-大数据的未来

有很多的定义，比如无界数据处理，近实时结果等，并不能说明Streaming的真正含义。Streaming应该是包含无界数据近实时一致性可重复结果等等特征的。...（这个定义包含了现在流行的真正的流式和微批） Streaming常见的用法： 1、无限数据：一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流式数据”。...批量处理数据（离线计算）也可以重复运行来处理数据，但是会有性能的瓶颈。 3、低延迟，近实时的结果：相对于离线计算而言，离线计算并没有考虑延迟的问题。...Spark Streaming通过微批的思想解决了这个问题，实时与离线系统进行了一致性的存储，这一点在未来的实时计算系统中都应该满足。 2、推理时间的工具：这可以让我们超越批量计算。...三、未来我们定义了流的概念。正确性和推理时间的工具是关键。通过分析事件时间和处理时间的差异，以及无界数据和有界数据，无界数据大致分为：不关心时间，近似算法，处理时间窗口化，事件时间窗口化。

3692 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

实时,近实时和批量的定义是什么？举个例子？

相关·内容

干货：实时渲染和离线渲染的区别？实时云渲染又是什么？

基于Canal和Kafka实现MySQL的Binlog近实时同步

Expedia 使用 WebSocket 和 Kafka 实现近实时的数据流查询

Apache Hudi | 统一批和近实时分析的增量处理框架

Apache Hudi：统一批和近实时分析的存储和服务

近 2 万 star 的开源实时系统监控工具 btop：高颜值、支持 Linux 和 Mac，用了就再也回不去了！

亿级流量场景下，大型缓存架构设计实现【3】---- 实现高可用

干货|流批一体Hudi近实时数仓实践

一文读懂数据湖及企业中的架构特点

永不停息的智能服务：流式计算、数据处理及相关技术

Hadoop与Spark区别介绍

PHP边运行边输出运行结果的实现方法

如何做一次Elasticsearch技术分享？

如何做一次Elasticsearch技术分享？

Hive和Hbase的各自适用场景

Streaming-大数据的未来

消息管理平台的实现原理

大数据开发：Spark核心概念RDD入门

HBase和Hive的区别和各自适用的场景

Streaming-大数据的未来

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐