1樓：羈鳥戀舊林
題主想說的是data stream algorithms或者叫streaming algorithms。
這一類演算法所針對的場景和問題主要是，資料是以流的方式輸入進來的，每個資料只能讀一次，所以沒有random access。
有點類似於online algorithms，但是還不太一樣。online algorithm更看重的是「動態的資料集」，也即dataset不斷update的情況下，如何擬合當前的問題。
當然，data stream也看重「動態的dataset」，但是更強調唯讀一次以及storage有限的情況下怎麼計算一些資料特徵。
2樓：zzz津津
我以我的理解大概解釋一下吧。
大資料 ：這個應該大家都比較熟悉，指的是各種途徑產生、各種型別（結構化、非結構化），可以挖掘出商業價值的資料。大資料的5V特點（IBM提出）：
Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
有的資料是歷史沉澱的，有些資料是實時產生的：歷史資料就是過去產生並且儲存下來資料，這個很好理解；實時資料，就是反應實點狀況的資料：比如你看這個回答的時候，你所在城市的地鐵刷卡資料、各條道路的交通資料……實時資料如果儲存下來，下一時間點就變成了歷史資料。
在有些分析場景下，如網路監控、交通監控、氣象監控等，具有實時分析的特點，都需要「及時性」：即只允許分析結果毫秒或秒級延遲。所以為了追求效能，這時候就可以採用「流式處理」：
只處理當前段的資料，而不是讓機器去處理所有歷史資料，以確保分析結果的及時性。（如果資料量較小，也可以直接處理歷史資料，不需要用流式處理）
所以我理解，流式處理是大資料的一種資料處理技術，流式資料是對實時採集來的大資料的一種形容。以上~
3樓：蔡俊傑
蟹妖。雖然我不是大資料的專業人士，但是作為乙個程式設計師，那個……大資料這麼大體量的資料，不可能一次全部load到記憶體裡……都只能用流式處理的……這是常識。
所以什麼流式大資料……很少看到這個說法……流式二字很多餘，甚至看上去不太專業……
4樓：
顧名思義。
你開了一家淨水廠。
處理長江水，就是流式大資料。
處理海水，就是你所謂的傳統大資料。
關注hadoop運維專欄 ： 《大資料sre的思考》
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