流计算，流计算技术有哪些

流计算作为一种处理实时数据流的技术，在时代扮演着至关重要的角色。它能够实时地处理和分析数据流，并在数据流中进行状态和结果的更新，广泛应用于金融、科学计算、社交网络等多个领域。

1.流计算技术

流式计算（StreamComuting）是一种处理大规模、实时数据流的计算方法，其核心特点是实时性。它能够对数据流进行持续的分析，并在数据流中更新状态和结果。流计算在时代的重要性不言而喻，它使得实时监控、金融交易、社交网络分析等场景成为可能。

2.流计算应用场景

流计算在内容方面的应用主要面向以下几种需求：

金融与科学计算数据快速运算和分析：流计算能够对金融交易数据、科学实验数据等进行快速处理，提高运算效率。

信息流快速处理与反馈：社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录等数字格式的信息流，需要流计算进行快速处理，以便实时反馈。

3.事件驱动与增量计算

流计算是基于事件驱动的，它通过监听数据流中的事件并对其进行处理。每个事件都被视为一个***的数据单元，可以对每个事件进行实时的计算和分析。流计算是增量计算的一种形式，每个事件到达时都会触发相应的计算和处理，相比批处理方式，流计算可以更快地处理数据。

4.数据生产链路计算场景

一条完整的数据生产链路分为三个计算场景：流式、批式和OLA计算。在实时数仓场景，需要使用如Storm或Flink等工具来支撑流式计算；在批式场景，则要依靠Hive或Sark等工具。不同场景下的计算语义不同，流计算在其中扮演着关键角色。

5.流计算与系统分析

***兰德公司在20世纪40年代末提出了系统分析的方法，认为输出值是系统对输入值作用的结果，系统作用完全取决于系统结构本身的特性。流计算在处理实时数据流时，也可以应用这种方法，将流域汇流视为一个系统，对数据进行实时分析。

6.流计算与窗口计算

在进行事件流统计计算时，可以通过设置窗口来处理。例如，如果我们需要在2个小时内对某个事件流进行统计计算，可以设置一个2小时的窗口，对窗口内的数据进行处理和分析。

7.流式计算与分布式思想

流式计算利用分布式的思想和方法，对海量“流”式数据进行实时处理。流式计算更加强调计算数据流和低时延。流数据（streamingdata）是一种不断增长的、无限的数据集，流式计算能够有效地处理这种类型的数据。

8.处理时间与计算引擎

从处理时间来看，计算引擎可以划分为离线计算和实时计算两类。离线计算通常有T+1的延迟，而实时计算则可以达到秒级或毫秒级的延迟。流计算作为一种实时计算技术，在处理时间上具有显著优势。