1、数据的时效性
日常工作中，我们一般会先把数据存储在一张表中，然后对这张表的数据进行加工、分析。那这里是先存储在表中，那就会涉及到时效性这个概念。
如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。但是如果我们处理的是以天为级别，或者以小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。比如：对网站的实时监控，对异常日志的监控，这些场景需要工作人员立即响应，这样的场景下，传统的统一收集数据，再存到数据库中，再取出来进行分析就无法满足高时效性的需求了。
2、流式计算和批量计算
上面说到的：统一收集数据--存储到DB--对数据进行批量处理，就是我们说到的批量计算。
而流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，是实时计算。
主要原理是：
（1）与批量计算那样慢慢积累数据不同，流式计算将大量数据平摊到每个时间点上，连续地对小批量数据的进行传输，数据持续流动，计算完之后就丢弃。
（2）批量计算是维护一张表，对表进行实施各种计算逻辑。流式计算相反，是必须先定义好计算逻辑，提交到流式计算系统，这个计算作业逻辑在整个运行期间是不可更改的。
（3）计算结果上，批量计算对全部数据进行计算后传输结果，流式计算是每次小批量计算后，结果可以立刻投递到在线系统，做到实时化展现。
3、流式计算流程及特性
流程：
（1）提交流计算作业
（2）等待流式数据触发流计算作业
（3）计算结果持续不断对外写出
特性：
（1）实时，低延迟
（2）无界，数据是不断输出无终止的
（3）连续，计算连续进行，计算之后数据就会被丢弃
4、相关产品
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。