批处理与流处理：从 MapReduce 到 Flink

在大数据处理领域，批处理与流处理是两种常见的数据处理模式。批处理适用于离线数据处理，通常用于大规模数据集的计算和分析；而流处理则更侧重于实时数据处理，适合实时事件分析和响应。本文将介绍批处理与流处理的基本概念、适用场景以及关键技术点，特别是从传统的 MapReduce 到现代流处理框架 Flink 的演变。

1. 批处理与流处理概述
批处理：

批处理是指将数据按批次进行处理，通常是处理大量历史数据。批处理任务的执行方式是等待所有数据准备好后再开始处理，因此适用于对历史数据的计算和大规模数据集的分析。
批处理的特点是处理延迟高，处理的数据集是静态的，但可以通过大规模的并行计算来实现高效的数据处理。
流处理：

流处理指的是对实时数据流进行处理，一般在数据生成的同时就开始处理，并持续监控数据流的变化。与批处理不同，流处理要求系统能够即时响应数据变化，适用于需要快速反馈的场景，如实时监控、实时推荐、事件驱动系统等。
流处理的特点是低延迟、持续性处理和高吞吐量。
2. MapReduce：批处理的开创者
概述：

MapReduce 是 Google 提出的并行计算模型，它将大规模数据处理分成两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，输入数据被拆分成独立的小任务并行执行；在 Reduce 阶段，处理结果被合并成最终输出。
MapReduce 通过在大量机器上并行执行计算，解决了大数据计算的瓶颈问题。Hadoop 是基于 MapReduce 模型的开源实现，广泛应用于大数据处理领域。
适用场景：

批量数据分析、数据清洗、ETL（提取、转换、加