流处理通过持续处理数据，实时处理随到数据的聚合，而不是在收集完所有数据后再进行计算。这使得开发者能够基于最新的可用数据做出实时决策。例如，在监测网站流量时，流处理系统可以计算每分钟的访客数量，并在新访客进入时动态更新这一数字，而不是等到一个小时结束后才计算。这对于需要及时洞察的应用程序尤其有用，比如金融交易中的欺诈检测或电子商务中的实时分析。
为实现这一点，流处理框架通常利用窗口和聚合函数等概念。窗口化允许开发者定义特定的时间区间，在这些时间段内可以将数据分组进行分析。例如，开发者可以设置一个滑动窗口，计算过去五分钟内的平均交易值。随着新交易数据的流入，系统不断更新这一平均值，以确保利益相关者可以获取到最新的洞察。此外，可以使用不同类型的窗口，比如翻转窗口（固定时间间隔）和会话窗口（基于用户活动），为聚合处理提供灵活性。
流处理中的聚合还可以通过有状态操作进行增强，这使得系统能够记住跨多个记录之前计算的值。这意味着，随着新数据进入系统，它可以利用过去的信息来优化聚合。例如，在处理用户活动数据流时，开发者可以计算用户查看产品的运行总数，并在每次新条目到来时更新这一总数。这种对聚合的持续更新使得企业能够快速响应变化，比如根据当前趋势和用户行为调整营销策略或库存水平，确保他们在实时场景中保持竞争力和响应能力。