数据的价值具有时效性，如果一条数据在产生时不能及时处理并在业务系统中应用，那么这条数据的新鲜度和价值就会大打折扣。

与传统的离线批处理技术相比，流式实时处理技术是一种重要的补充技术，已在阿里巴巴集团内广泛应用。近年来，流计算技术的研究成为大数据领域的热门话题。

业务需求希望第一时间获得经过处理的数据，以便实时监控业务状态并作出相应的运营决策。例如，一个高流量的广告位需要实时监控其引流效果，若转化率低，运营人员需要迅速更换广告，避免浪费流量资源。在这个例子中，实时统计广告位的曝光和点击情况是关键的决策依据。

根据数据延迟的不同，数据时效性通常分为三类：离线、准实时和实时。离线处理是指在今天处理N天前的数据，延迟为天级别；准实时处理是指在当前小时内处理N小时前的数据，延迟为小时级别；实时处理是指在当前时刻处理即时数据，延迟为秒级别。离线和准实时处理可以在批处理系统中实现，而实时数据则需要在流式处理系统中进行。

总体而言，流式数据处理技术具备以下特点：

1. 高时效性：数据实时采集和处理，延迟在秒级甚至毫秒级，使业务方能第一时间获得处理后的数据。

2. 常驻任务：不同于离线任务的周期调度，流式任务持续运行，直到人为停止。这使得流式任务的数据源是无界的，而离线任务的数据源是有界的。这一特性决定了流式任务在数据处理上存在一定局限。

3. 高性能要求：实时计算对数据处理的性能要求非常高，如果处理速度跟不上采集速度，数据将失去实时特性。因此，实时处理需要保持高吞吐量和低延迟。

4. 应用场景有限：实时数据处理不能完全取代离线处理，尤其是在处理复杂业务逻辑时，实时处理存在局限性。此外，由于数据流的不确定性，实时处理和离线处理的结果可能有所不同。

流式计算技术需要各个子系统协同工作，形成一条数据处理链路，从而提供实时数据服务。常见的开源技术方案很多，但整体架构相似，只是具体实现方式不同。流式技术和离线处理并非完全独立，而是有交叉的。

数据模型设计在流式计算中同样重要。实时数据模型一般分为五层：ODS（操作数据层）、DWD（实时理想明细层）、DWS（订阅明细层汇总层）、ADS（个性化汇总层）和DIM（维表层）。实时数据模型是离线数据模型的一个子集，很多模型设计借鉴了离线数据模型。

在流式计算中，多流关联是一个关键环节，特别是在实时流数据的处理中。实时流数据的增量特性导致数据到达顺序不确定，因此需要采用中间形状保存和恢复机制来处理关联问题。例如，订单信息表和支付信息表的关联，就需要实时检查每条新数据，确保数据的准确关联。

在实时计算中，维表的应用也有特殊考虑。由于实时数据的无序性，通常使用T-2的数据进行关联，以确保数据的确定性。在某些情况下，也可以使用T-1的数据，但会存在数据缺失的问题。维表的使用有两种方式：全量加载和增量加载，具体选择取决于数据量和实时性能要求。

综上所述，流式数据处理技术在实时监控和快速决策方面具有显著优势，但也存在一定的局限性。通过合理的设计和优化，可以充分发挥其效能。

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