Flink流處理和批處理的區(qū)別主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)處理方式和應(yīng)用場景上：
- 數(shù)據(jù)處理方式：
- 流處理：處理實(shí)時生成的數(shù)據(jù)流，數(shù)據(jù)是持續(xù)不斷地產(chǎn)生和處理，通常采用事件驅(qū)動的方式處理數(shù)據(jù)。
- 批處理：處理靜態(tài)的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)是一次性加載到系統(tǒng)中進(jìn)行處理，通常采用批量處理的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。
- 應(yīng)用場景：
- 流處理：適用于對實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析的場景，如實(shí)時監(jiān)控、實(shí)時計(jì)算等。
- 批處理：適用于對靜態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析和處理的場景，如離線數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)清洗等。
總的來說，流處理更加適合實(shí)時數(shù)據(jù)處理和分析，而批處理更適合離線數(shù)據(jù)處理和分析。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求選擇合適的處理方式。同時，F(xiàn)link作為一種流批一體的處理框架，可以同時支持流處理和批處理，使得用戶可以根據(jù)不同的需求選擇合適的處理方式。
