知识卡片
流式常驻计算
内容
流式计算把数据看作持续到达的事件，把作业看作长期运行的拓扑。它追求低延迟和持续更新，而不是等待全量数据就绪后批量处理，设计重点转向背压、状态和容错。
参考来源
- 位置：《大数据日知录：架构与算法》第12章《流式计算》引言部分（源文件：_epub-src/OEBPS/text00017.html）
- 结论依据：原文明确"流式计算……对大数据处理的计算时效性要求很高，要求计算能够在非常短的时延（Low Latency）内完成"，"记录处理低延迟"是其首要特点，"从原始输入数据进入流式系统……整个计算过程所经历的时间越短越好……主流的流式计算系统对于记录的处理时间应该在毫秒级"，与批处理等待全量数据不同。
- 原始内容：流式计算（Stream Processing）是越来越受到重视的一个计算领域。在很多应用场所，对大数据处理的计算时效性要求很高，要求计算能够在非常短的时延（Low Latency）内完成……（1）记录处理低延迟……从原始输入数据进入流式系统，再流经各个计算节点后抵达系统输出端，整个计算过程所经历的时间越短越好……主流的流式计算系统对于记录的处理时间应该在毫秒级。