参考：https://www.jianshu.com/p/5cc07eae1a0c
1.相关框架
仅批处理框架：
Apache Hadoop
仅流处理框架：
Apache Storm
Apache Samza
混合框架：
Apache Spark
Apache Flink
2.批处理系统
批处理在大数据世界有着悠久的历史。批处理主要操作大容量静态数据集，并在计算过程完成后返回结果。
批处理模式中使用的数据集通常符合下列特征...
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有界：批处理数据集代表数据的有限集合
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持久：数据通常始终存储在某种类型的持久存储位置中
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大量：批处理操作通常是处理极为海量数据集的唯一方法
批处理非常适合需要访问全套记录才能完成的计算工作。例如在计算总数和平均数时，必须将数据集作为一个整体加以处理，而不能将其视作多条记录的集合。这些操作要求在计算进行过程中数据维持自己的状态。
需要处理大量数据的任务通常最适合用批处理操作进行处理。无论直接从持久存储设备处理数据集，或首先将数据集载入内存，批处理系统在设计过程中就充分考虑了数据的量，可提供充足的处理资源。由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。
大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。
3.流处理系统
流处理系统会对随时进入系统的数据进行计算。相比批处理模式，这是一种截然不同的处理方式。流处理方式无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作。
流处理中的数据集是“无边界”的，这就产生了几个重要的影响：
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完整数据集只能代表截至目前已经进入到系统中的数据总量。
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工作数据集也许更相关，在特定时间只能代表某个单一数据项。
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处理工作是基于事件的，除非明确停止否则没有“尽头”。处理结果立刻可用，并会随着新数据的抵达继续更新。