响批处理或流处理是否最适合您的

[Habib01]

批处理：一般来说，批处理不太复杂，而且对于处理大量数据来说通常更具成本效益。它通常需要较少的持续维护，并且可以使用不太专业的基础设施进行部署，使其成为大规模数据操作更具成本效益的选择。
流处理：由于需要专门的基础设施和技术来处理连续数据流，流处理可能会更加昂贵。它可能会涉及更高的实时处理引擎和扩展资源成本，因此请确保您的预算能够满足这些需求。
技术栈
不同的技术堆栈具有不同的功能，您选择的 Zalo 数据 工具可以显着影需求。

批处理：如果您当前的技术堆栈包括现代数据仓库解决方案，例如Google BigQuery、Amazon Redshift或Snowflake，您可能会倾向于批处理。 Apache Spark（批处理模式）或 Azure 数据工厂等工具通常用于管理大规模批处理操作。这些平台允许您按计划的时间间隔处理大量数据，使其成为 ETL/ELT 管道、定期报告和数据聚合等任务的理想选择。
流处理：如果您的技术堆栈包括 Apache Kafka、Apache Flink 或 Amazon Kinesis 等实时处理工具，并且您的基础设施旨在处理连续数据流，则流处理可能更合适。这些技术旨在支持实时、低延迟的数据分析和决策。 Google Cloud Dataflow 和 AWS Lambda 等云原生服务可以促进跨现代基础设施的无缝实时数据处理。
选择批处理与流处理的因素

结论
将您的选择与业务需求、数据特征、延迟需求、预算和现有技术相结合，将确保您选择最有效的方法来满足您的数据处理需求。

如果您需要通过定期分析处理大量历史数据并且有预算限制，请选择批处理。如果实时数据分析和立即采取行动至关重要，并且您有预算和资源来构建更复杂的高性能基础设施，请选择流处理。

根据我的经验，只有极少数情况下才需要流式传输。大多数时候，您可以通过批处理来完成。

如果您想了解有关 ETL/ELT、流处理、批处理和管道创建的更多信息，请尝试以下 DataCamp 资源：

ETL 与 ELT：了解差异并明智选择