流计算是一种 实时处理数据的技术，它能够连续地读取数据流，并对其进行即时处理，从而迅速得出结果。与传统的批处理方式不同，流计算不需要等待数据积累到一定程度再进行处理，而是可以即时响应。这使得流计算在处理大量、实时产生的数据时具有明显优势。
流计算主要涉及以下几个方面：
数据流动模型：
数据以流的形式不断进入系统，这些数据可以是来自各种传感器的实时数据，也可以是网络流量、日志文件等。
计算处理方式：
流计算通过低延迟、可扩展、高可靠的处理引擎对数据流进行实时分析处理，以获得有价值的信息。
应用场景：
流计算广泛应用于实时数据处理、监控预警、舆情分析等领域，帮助用户快速地对大量的数据进行处理，并且可以针对不同的业务场景进行灵活的配置和定制。
与批处理的对比：
批计算假定在计算发生之前已经获得待处理的全部数据，因此可以一次处理所有的数据。而流计算则是指在源源不断的数据之上的计算，数据在计算发生时刻可能尚未完全抵达或产生。
典型框架：
例如，Spark Streaming是一种典型的大数据计算模式，可以实现对源源不断到达的流数据的实时处理分析。
总结起来，流计算是一种强大的数据处理模型，适用于需要实时处理和分析大量动态数据的应用场景。通过即时处理数据流，流计算能够提供快速、准确的结果，帮助企业做出更明智的决策。