实时采集、实时计算、实时查询
刘驰向记者介绍道，流计算的处理流程一般包含三个阶段：数据实时采集、数据实时计算和实时查询服务。
首先，后台工作人员会用实时数据集成工具，将数据实时传输到流式数据存储系统。具体过程是，系统将长时间累积的大量数据，平摊到每个计算时间节点，数据会被不停地进行小批量实时传输。此时，数据将会被源源不断地写入流数据存储系统，不需要预先加载的过程。同时，在此过程中，数据是持续流动的，在计算完成后就会被立刻丢弃。
然后，不同于批量计算等待数据集成全部完成后才启动计算作业，流式计算作业是一种常驻计算服务，一旦启动将一直处于等待事件触发的状态，即一有小批量数据进入流式数据存储系统，流计算系统就会立刻计算并得出结果。“同时，部分电商平台的流计算团队，还使用了增量计算模型，将大批量数据分批进行增量计算，进一步减少单次运算规模并有效降低整体运算时延。”刘驰说。
最后，采用数据批处理方式，通常需要等待数据计算结果得出后，才能批量将数据传输到在线系统。而流式处理方式可在每次小批量数据计算工作完成后，就立刻将计算结果写入在线系统。“这样无需等待全部数据计算工作完成，我们就可在流计算数据查询系统中，查询到在线系统的数据处理结果。技术人员也可将实时结果发送给可视化系统，以实现计算结果的实时化展示。”刘驰说。
技术虽强大但仍存在短板
不过，刘驰表示，流计算虽然强大，也存在技术短板。
“如果在系统内存不足的情况下，还要满足多个用户的数据请求，那么每个用户实际被分到的内存就会很少。此时，应用流式处理技术后，由于内存需求量增加，系统会把原来分给多个用户的内存资源，全部分给一个用户。其他需要内存的用户，则会因为没有内存可用，被迫进入等待状态，直到那个占有内存资源用户退出后，其他用户才能使用内存。”刘驰说，同时，实时的计算环境会由于各种各样的原因，比如网络延时等，导致程序到达计算节点的顺序出现变化。
“此外，流计算技术面对的是源源不断涌入的数据，而如果还像批处理那样来计算数据的话，就可能会导致计算根本无法结束，或随着时间的推移需要保存的数据越来越多，给内存造成巨大压力。”刘驰补充道，“数据不断产生，就需要计算持续进行。但计算时间一长，出问题的概率就会大大增加。一旦出现问题，一些在计算过程中缓存下来的数据该被怎么长期保存、怎么恢复就会成为比较大的问题。”
