**流是什么?：** * 数据流 * 数据的流入 * 数据的处理 * 数据的流出 * 随处可见的数据流 * 电商网站、日志服务器、社交网络和交通监控产生的大量实时数据 * 流处理 * 是一种允许用户在接收到的数据后的短时间内快速查询连续数据流和检测条件的技术 **为什么需要流处理：** * 它能够更快地提供洞察力，通常在毫秒到秒之间 * 大部分数据的产生过程都是一个永无止境的事件流 * 要进行批处理，需要存储它，在某个时间停止数据收集，并处理数据 * 流处理自然适合时间序列数据和检测模式随时间推移 **流处理应用场景：** * 股市监控 * 交通监控 * 计算机系统与网络监控 * 监控生产线 * 供应链优化 * 入侵、监视和欺诈检测 * 大多数智能设备应用 * 上下文感知促销和广告 * …… **如何进行流处理：** * 常用流处理框架 * Apache Spark Streaming（Spark Streaming和Flink国内用的比较多） * Apache Flink * Confluent（国外市场用的比较多） * Apache Storm（基本被Flink和Spark Streaming替代）