什么是流处理

流处理将时间序列中的事件流或数据流视为计算的中心输入和输出对象。它通过限制可执行的并行计算来简化并行软件和硬件。给定一个数据序列（流），一系列操作（内核函数）将应用于流中的每个元素。内核函数通常是流水线式的，并尝试最大化本地芯片内存重用，以最小化与外部内存交互相关的带宽损失。

流处理范式暴露了数据依赖性，允许编译器工具完全自动化和优化芯片上的管理任务，如缓存和DMA管理。这降低了软件复杂性，并消除了对专用硬件组件（如缓存）的需求。流处理硬件可以使用计分板在依赖关系已知时启动直接内存访问。

流处理涉及持续摄取数据记录序列，并根据每个到达的数据记录增量更新指标、报告和汇总统计信息。与批处理相比，它更适合于实时分析和响应功能。

流处理架构的关键组件是处理器和流消费者。处理器根据流名称缓冲或临时分组传入的数据记录，并使用序列号跟踪每个记录的唯一位置，以按时间顺序处理数据。流消费者是处理和分析缓冲在处理器中的数据流的软件组件，执行诸如相关性、聚合、过滤、采样或机器学习等分析。消费者还可以将更改后的数据发送回处理器，以为其他消费者创建新的流。

与批处理相比，流处理能够在数据到达时立即进行处理，从而实现秒级甚至毫秒级的低延迟响应。这对于需要实时反馈的应用场景（如物联网、金融分析等）至关重要。而批处理通常需要几分钟到几小时的时间才能完成处理。

流处理系统能够应对突发的数据流量峰值，并保证数据的正确顺序、可用性和一致性。与此同时，流处理架构天生具备良好的水平扩展能力，可以根据负载动态调整资源。

由于流数据的时效性，任何系统中断或故障都可能导致数据丢失。因此，流处理系统必须具备出色的容错能力和高可用性，以确保数据的完整性和连续性处理。

流处理架构通过限制并行计算的方式，简化了并行软硬件的复杂性。它能够暴露数据依赖关系，从而让编译器工具自动优化芯片级的任务管理。

流处理能够跨多个实时数据流识别模式和关系，借助复杂事件处理技术实现高级分析和决策功能。

统一流处理是流处理的一种典型形式，其中一个内核函数被应用于流中的所有元素。这种处理方式特别适用于诸如图像、视频和数字信号处理等传统DSP或GPU类型应用，这些应用具有高计算强度、数据并行性和数据局部性等特征。

实时流处理旨在处理连续的、增量的小数据包序列（也称为事件）。它需要低延迟和高容错能力，以便对实时数据进行分析。这种类型的流处理广泛应用于物联网、金融交易、网络监控等领域，需要对持续产生的数据进行实时处理和响应。

与实时流处理相对应的是批量流处理。批量流处理以大批量或大容量的方式处理和存储数据，适用于每月会计等偶尔出现的高容量任务。与实时流处理相比，批量流处理对延迟要求较低，但可以处理更大规模的数据集。

根据输入数据的格式，流处理还可分为结构化和非结构化流处理。结构化流处理处理具有固定模式（如JSON、Avro、CSV等）的数据流，而非结构化流处理则处理无模式或半结构化的数据，如文本、图像和视频流。