流计算是一种实时计算模式，用于处理数据流，即不断产生的数据序列，以实时响应和处理数据流中的数据，相比传统的批处理计算，流计算能够在数据不断产生和变化的情况下，快速准确地对数据进行处理和分析，以便及时掌握数据的动态变化和做出实时决策，流计算广泛应用于各个领域，如金融电商物联网等。

大数据流式计算是一种针对实时数据流的计算方式，其目的是对数据流进行实时的处理和分析，以获取有用的信息和洞见这种处理方式可以帮助企业快速响应客户需求和市场变化，优化业务流程和资源利用在大数据流式计算中，数据源不断产生数据流，并通过流处理引擎进行实时处理和分析常见的流处理引擎包括Apache。

大数据的计算模式主要包括以下几种1 批处理计算这种模式适用于对大规模数据集进行批量处理的情况，通常在数据量不大时使用2 流计算流计算专注于实时处理不断流动的数据，适用于需要即时分析的场景，如社交媒体数据或金融交易数据3 图计算图计算用于处理以图结构形式存在的大规模数据，图中。

大数据中可以用来实现流计算的技术是StormFlinkSpark StreamingStorm的设计理念就是把和具体业务逻辑无关的东西抽离出来，形成一个框架，比如大数据的分片处理数据的流转任务的部署与执行等，开发者只需要按照框架的约束，开发业务逻辑代码，提交给框架执行就可以了Spark Streaming巧妙地利用了Spark的。

流计算可以实时分析数据并产生结果，对于实时性要求高的场景来说非常适用3图计算模式针对大规模图结构数据的处理，PregelGraphXGiraphPowerGraph等是常见的图计算框架4查询分析计算模式针对大规模数据的存储管理和查询分析，SparkSQLHiveCassandraImpala等是常见的查询分析计算框架。

批量计算，大数据的基石 在数据仓库的广阔领域，批量计算如同砥砺前行的巨轮，处理着海量数据的清洗预处理和深度挖掘Map ReduceHive和Spark等框架，凭借出色的吞吐量和低交互性，为离线处理提供了高效平台然而，这类计算的延时性不容忽视，适合在高延迟场景中发挥作用实时洞察，流计算的灵动韵律 对。

在大数据的计算模式中流计算解决的是针对流数据的实时计算问题根据查询相关公开信息显示，针对流数据的实时计算是大数据的计算模式中急需解决的问题，大数据计算模式，即根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象或模型。

本文介绍大数据的核心技术大数据计算大数据计算主要分为批处理框架流计算框架交互式分析框架三大类批处理框架，如Hadoop，其核心是MapReduce处理步骤，包括分片解析键值对执行map任务分组排序启动reduce任务等MapReduce处理应用举例以商品销售统计为例，通过Map任务统计各种商品的销售额。

大数据的计算模式主要分为批量计算batch computing流式计算stream computing交互计算interactive computing图计算graph computing等其中，流式计算和批量计算是两种主要的大数据计算模式，分别适用于不同的大数据应用场景流数据或数据流是指在时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体。