随着互联网时代的到来，数据量的快速增长，传统的批处理技术已经越来越难以满足大数据应用场景的需求，需要更加实时的数据分析处理和响应，流计算便应运而生。流计算是一种实时计算技术，也叫做流式计算，是指对流数据进行实时处理和分析的一种方法，其主要特点是数据实时输入、实时处理、实时输出，是一种近年来趋势的技术。
相较于传统的批处理技术，流计算具有以下特点：
1、实时处理：流计算可以快速响应数据的实时处理请求，可以实时对高速数据进行采集、处理和分析，即将数据源数据实时计算，甚至比数据完全进入磁盘之前就开始处理。
2、数据连续性：流处理可以对无限的流数据进行处理，不停顿的处理数据，随着数据不断输入，可以做连续性计算，因此适合实时应用场景。
3、低延时：流计算的实时性可以达到毫秒级别，可以满足低延迟的数据处理需求。这里所说的低延时并不是指流数据具体的实时到达机器的时间，而是从数据流产生到流计算完成一次处理任务的周期时间。
4、具有可扩展性：流计算可以水平扩展，即通过添加计算节点实现吞吐量的提高，通过降低延时来实现响应处理能力的提高。
流计算广泛应用于大数据分析领域，通过实时的数据分析和处理，可以帮助企业解决很多问题，以下是其中的几个典型的应用场景：
1、实时监控：对于企业的实时监控需求，如运营监控、服务质量监控等，流计算可以满足其实时高频处理的需求，帮助企业快速发现问题并做出相应响应。
2、实时计算和分析：对于一些高频的计算和分析需求，如大数据挖掘、实时推荐、智能广告等，流计算可以快速响应计算需求，生成实时的计算结果，为企业提供更为精准和实时的服务。
3、实时安全监测：安全监测是各行各业的普遍需求，流计算可以帮助企业实时探测恶意攻击、黑客入侵等异常情况，并快速对其做出应对措施，提高安全性。
流计算有多种实现方式，其中比较常见的有Storm、Spark Streaming、Flink等。这些技术的实现思路都非常相似，都是通过提供数据处理框架，来进行高效的流计算。这些技术还都使用了一种叫做“微批次”（micro-batch）的方式来加快流数据的处理。该方法将连续的数据划分成一个一个小的批次，在每个批次内分别进行计算，并适当增加一些延时等待数据的到来，以达到较高的效率和可靠性。
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