批处理在大数据中指的是通过将单个数据点分组或“批处理”来处理大量数据的方法，将它们作为一个单元进行处理。与其在数据到达时实时处理每一条数据，不如批处理在指定时间内收集数据，然后一次性处理整组数据。这种方法对于不需要即时响应时间的任务是有效的，因此适用于诸如报告和数据转换的场景。
批处理的一个常见示例是在银行或零售行业的日终报告生成。在每一天结束时，都会对当天的所有交易数据进行汇总和处理，以创建一份摘要报告。这份报告可能包括总销售额、平均交易值和其他指标。通过批量处理数据，这些组织能够高效处理全天发生的大量交易，而不会在高峰时段影响系统性能。
批处理通常使用像Apache Hadoop或Apache Spark这样的工具来实现。这些框架允许开发人员计划定期运行的作业，处理存储在分布式文件系统中的数据。例如，数据仓库可以使用批处理作业来提取、转换和加载（ETL）来自各种来源的数据到集中位置。虽然批处理并不适合所有场景，特别是那些需要实时洞察的场景，但由于其高效性和处理大数据集的能力，它仍然是大数据策略中的一个重要组成部分。