实时计算、离线计算、流式计算和批量计算分别是什么？有什么区别？
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，数据的价值随着时间的流逝而降低，因此必须实时计算给出秒级响应。流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，是实时计算。批量计算则统一收集数据，存储到数据库中，然后对数据进行批量处理的数据计算方式。主要体现在以下几个方面：
1、数据时效性不同：流式计算实时、低延迟， 批量计算非实时、高延迟。
2、数据特征不同：流式计算的数据一般是动态的、没有边界的，而批处理的数据一般则是静态数据。
3、应用场景不同：流式计算应用在实时场景，时效性要求比较高的场景，如实时推荐、业务监控...批量计算一般说批处理，应用在实时性要求不高、离线计算的场景下，数据分析、离线报表等。
4、运行方式不同，流式计算的任务持续进行的，批量计算的任务则一次性完成。
流式计算框架、平台与相关产品
第一类，商业级流式计算平台（IBM InfoSphere Streams、IBM StreamBase等）；
第二类，开源流式计算框架（Twitter Storm、S4等）；
第三类，公司为支持自身业务开发的流式计算框架。
Strom：Twitter 开发的第一代流处理系统。
Heron：Twitter 开发的第二代流处理系统。
Spark streaming：是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。
Flink：是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎。
Apache Kafka：由Scala写成。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。
四、流式计算主要应用场景
流式处理可以用于两种不同场景： 事件流和持续计算。
1、事件流
事件流具能够持续产生大量的数据，这类数据最早出现与传统的银行和股票交易领域，也在互联网监控、无线通信网等领域出现、需要以近实时的方式对更新数据流进行复杂分析如趋势分析、预测、监控等。简单来说，事件流采用的是查询保持静态，语句是固定的，数据不断变化的方式。
2、持续计算
比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况；
比如金融行业，毫秒级延迟的需求至关重要。一些需要实时处理数据的场景也可以应用Storm，比如根据用户行为产生的日志文件进行实时分析，对用户进行商品的实时推荐等。
五、流式计算的价值
通过大数据处理我们获取了数据的价值，但是数据的价值是恒定不变的吗？显然不是，一些数据在事情发生后不久就有了更高的价值，而且这种价值会随着时间的推移而迅速减少。流处理的关键优势在于它能够更快地提供洞察力，通常在毫秒到秒之间。
流式计算的价值在于业务方可在更短的时间内挖掘业务数据中的价值，并将这种低延迟转化为竞争优势。比方说，在使用流式计算的推荐引擎中，用户的行为偏好可以在更短的时间内反映在推荐模型中，推荐模型能够以更低的延迟捕捉用户的行为偏好以提供更精准、及时的推荐。
流式计算能做到这一点的原因在于，传统的批量计算需要进行数据积累，在积累到一定量的数据后再进行批量处理；而流式计算能做到数据随到随处理，有效降低了处理延时。
我们知道，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。
目前主流的流式计算框架有Storm、Spark Streaming、Flink三种，其基本原理如下：
Apache Storm
在Storm中，需要先设计一个实时计算结构，我们称之为拓扑（topology）。之后，这个拓扑结构会被提交给集群，其中主节点（master node）负责给工作节点（worker node）分配代码，工作节点负责执行代码。在一个拓扑结构中，包含spout和bolt两种角色。数据在spouts之间传递，这些spouts将数据流以tuple元组的形式发送；而bolt则负责转换数据流。
Apache Spark
Spark Streaming，即核心Spark API的扩展，不像Storm那样一次处理一个数据流。相反，它在处理数据流之前，会按照时间间隔对数据流进行分段切分。Spark针对连续数据流的抽象，我们称为DStream（Discretized Stream）。 DStream是小批处理的RDD（弹性分布式数据集）， RDD则是分布式数据集，可以通过任意函数和滑动数据窗口（窗口计算）进行转换，实现并行操作。
Apache Flink
针对流数据+批数据的计算框架。把批数据看作流数据的一种特例，延迟性较低(毫秒级)，且能够保证消息传输不丢失不重复。
Flink创造性地统一了流处理和批处理，作为流处理看待时输入数据流是无界的，而批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。Flink程序由Stream和Transformation这两个基本构建块组成，其中Stream是一个中间结果数据，而Transformation是一个操作，它对一个或多个输入Stream进行计算处理，输出一个或多个结果Stream。
这三种计算框架的对比如下：
