什么是流处理器 流式处理器的定义及特点

什么是流处理器

流处理器（Stream Processor）是一种数据处理方式，它可以实时的处理数据流，在数据流中进行数据的提取、转换、过滤等操作。这类系统是实时和高效的，通常在数据量大、实时性要求高的场景下使用。流处理器的实时处理能力需要其快速响应能力和高并发性，同时还需要提供灵活的数据处理方式。

流 处理器 的结构

流处理器一般分为三个部分：数据输入、处理部分、数据输出。数据输入可以来自各种数据源，如kafka、flume等。 处理部分是流处理器的核心，包含数据处理流程、算法、逻辑控制等。数据输出是将处理后的数据输出到不同的终端（如HDFS、关系型数据库等等）。

一般来说，流处理器将数据源抽象为一个个事件(event)。数据处理通常分为三类：输入流处理、事件时间处理以及windows处理。输入流是基本的处理方式，可对数据源进行基本的过滤、提取等操作；事件时间可以处理乱序、延迟事件；windows处理以时间窗口或者时间范围进行事件处理，比如求平均值、最大值、总和等。

流 处理器 的特点

与批处理和传统的数据库系统相比，流处理器有以下特点：

1、实时处理：流处理器具有近乎实时的处理能力。无需事先将数据进行整合聚合处理。

2、适应多种数据类型：流处理器支持多种类型的数据处理，可以处理结构化的数据、半结构化的数据、非结构化的数据等等。

3、分布式部署：流处理器具有高并发性，可以部署在多台节点上，提高处理速度和容错性能。

4、低延迟：流处理器具有低延迟特性，可以快速获取实时的数据处理结果，非常适用于需要实时反馈的场景。

流 处理器 的应用场景

流处理器广泛应用于互联网、物联网、金融、电信、广告、智能制造等众多领域。对于需要进行数据实时处理、回流分析、实时预测预警等要求比较高的场景，都可以考虑使用流处理器进行数据处理。比如下面这些常见应用场景：

1、金融风控：对于金融机构，通过对实时流数据进行风险检测，可以避免出现违约、诈骗等风险事件。

2、物联网：物联网搜集的数据量巨大，并且数据需要实时追踪。通过实时数据处理，可以对数据进行多维度、多维度的分析，提高设备运维效率。

3、广告推送：对于广告推送，可以通过将用户行为等数据进行实时分析，提升广告推送效果，降低广告投放成本。