批量和流式的区别：
1.数据处理单位：
批量计算按数据块来处理数据，每一个task接收一定大小的数据块，比如MR，map任务在处理完一个完整的数据块后（比如128M），然后将中间数据发送给reduce任务。
流式计算的上游算子处理完一条数据后，会立马发送给下游算子，所以一条数据从进入流式系统到输出结果的时间间隔较短（当然有的流式系统为了保证吞吐，也会对数据做buffer）。
这样的结果就是：批量计算往往得等任务全部跑完之后才能得到结果，而流式计算则可以实时获取最新的计算结果。
离线=批量？实时=流式？
习惯上我们认为离线和批量等价；实时和流式等价，但其实这种观点并不完全正确。
假设一种情况：
当我们拥有一个非常强大的硬件系统，可以毫秒级的处理Gb级别的数据，那么批量计算也可以毫秒级得到统计结果（当然这种情况非常极端，目前不可能），那我们还能说它是离线计算吗？
所以说
- 离线和实时应该指的是：数据处理的延迟；
- 批量和流式指的是：数据处理的方式。
两者并没有必然的关系。事实上Spark streaming就是采用小批量（batch）的方式来实现实时计算。
Ref: 实时计算——聊一聊我所经历的计算框架