什么是批量数据处理

批量数据处理适用于高容量、重复性的数据任务，如财务服务、云服务、医学研究和数字媒体等领域。它可以在非高峰时段利用更多计算资源，减轻系统压力。

设置批量作业需要的指定提交人、运行程序、输入输出位置、执行时间窗口等参数，配置每批处理的工作单元数量（批量大小）。如果任务之间存在依赖关系，需确保前一任务成功完成后再执行下一任务。

可使用Cron等自动化工具设置定期执行的批量作业，如每月计费或工资单处理。批量处理系统能在本地或云端自动运行成千上万个作业，出现问题时自动通知相关团队，使管理人员能够自动高效地完成任务。

批量处理不适合需要低延迟数据处理的在线系统。在这种情况下，可以使用微批量处理来提高数据传输速度。另外，批量处理过程中业务用户无法直接参与数据转换。

具有强大的I/O性能和垂直扩展能力的架构（如现代主机），往往能提供更好的批量处理性能。可将批量作业分配到多个处理器上，提高处理速度。而且，与网格计算解决方案集成也有助于提升性能。

批量处理系统必须具备良好的扩展性，以便在处理大量数据和众多任务时，不会成为性能瓶颈。同样，用于追踪数据来源的系统也应具备高度的可扩展性，以适应不断增长的数据量和处理需求。

批量处理系统及其相关的系统必须具有容错性，以避免发生故障时数据丢失和重新运行整个数据流程的情况。它们需要能够优雅地处理底层分布式处理系统中的故障。

对于采用内部逻辑不透明的黑盒操作符的批量处理系统来说，准确追踪数据流或数据来源是一项挑战。为此，需要采用先进的技术手段来推断和分析这些操作符的数据流向。

在设计批量处理系统时，通常需要在可扩展性、容错性和数据线程捕获准确性等因素之间进行权衡评估，并采取平衡的方法。

随着对在线系统运行时间要求的扩大，可用的批量处理窗口变得越来越小，这给批量系统完成工作快速带来了更大压力。

批量数据处理是将大量数据集中起来，作为一个批次进行处理。整个批次必须完成后，结果才能被使用。这种方式适合需要对所有记录进行计算（如求和等）的应用场景。而流数据处理则将数据流或事件序列视为中心输入和输出，对每个流元素应用一系列操作。这种方式适合只需要单个输入数据的应用场景，可降低单个输入的延迟。

批量数据处理通常与网格计算解决方案集成，将批处理作业分配到多个处理器上。而流数据处理则利用处理内核中的数据并行性来实现高性能。

批量数据处理对于许多常见的业务流程至关重要，而流数据处理则特别适合具有高计算强度、数据并行性和数据局部性的应用场景。

批量数据处理管道通常在非高峰时段运行，需要在短时间内投入大量计算资源。而流数据处理管道则需要持续运行，但对计算资源的需求较低，同时需要可靠的低延迟网络连接。

将批处理应用程序与网格计算解决方案相结合，可以将批处理作业划分到大量处理器上并行执行，尽管这带来了显著的编程挑战。采用现代主机系统等具有强大I/O性能和垂直扩展能力的架构，往往比其他替代方案提供更好的批处理性能。

随着脚本语言与批处理的共同演进，使用脚本语言已经变得很流行。微批处理技术，即快速处理小批量数据，也可以提高效率。

在主机系统上，利用作业控制语言（JCL）、作业入口子系统（JES2和JES3）以及工作负载管理器（WLM）等专用技术，可以实现批处理和在线处理的并发。

优化批量大小，即系统在一次完整的批处理操作中处理的工作单元数量，可以更有效地分配资源。同时，精心管理批处理任务之间的依赖关系，并根据前一任务的成功完成情况来确定执行顺序，也可以优化工作流程并缩短处理时间。

通过cron命令自动化批处理作业调度，确保定期执行而无需人工干预，从而减少人工监控需求，让批处理系统更加自主高效运行。现代批处理系统还提供了监控和通知功能，可以在出现任何问题时及时发出警报，实现无人值守的高效运行。

批量数据处理通常通过自动运行一系列预先定义的作业程序来实现。用户需要提交作业，指定要运行的批处理程序、输入输出数据位置、运行时间窗口等，系统会在指定时间自动执行这些作业，无需人工干预。作业调度器如cron、at等可用于安排和监控批处理作业。

批量大小指在一次完整的批处理操作中需要处理的工作单元数量，如从文件读取的行数、需处理的消息数或事务数量等。合理设置批量大小有助于系统高效分配资源，提高批处理性能。

为提高处理效率，批量数据处理通常与网格计算等技术相结合，将批处理作业分散到多个处理器上并行执行。高性能计算集群也常采用批处理最大化集群利用率。

随着在线系统高可用性需求的增加，可用于运行批处理作业的批处理窗口时间变得越来越短。因此，需要采用一些技术手段来最小化对在线系统的影响，如并行处理、分布式处理等。

批量数据处理可通过多种技术实现，包括脚本语言、作业调度器、大型机系统上的专用工具等。云计算环境下，也可在云端运行大规模批处理作业。