“数据流中的微批处理是一种处理技术，其中传入的数据被收集并分组为小批量，然后进行批量处理。这种方法使系统能够更高效地处理数据流，通过一次处理一小组记录，而不是逐一处理每个到达的数据。通过聚合数据，微批处理相较于传统的批处理（在一次处理大量数据的情况下）可以提高性能并减少延迟。
微批处理的一个常见例子可以在Apache Spark或Apache Flink等框架中找到。例如，在Spark Streaming中，来自Kafka等源的传入数据可以自动缓冲指定的时间间隔——通常为毫秒到几秒。当这个时间间隔结束后，Spark将批量数据作为一个单独的作业进行处理。这种批处理允许系统优化资源使用，因为对多个数据项的操作可以同时执行，从而更好地利用计算资源并减少等待时间。
然而，微批处理也有其权衡。根据批量大小和处理间隔，这可能会引入数据可用性的小延迟。对于实时应用程序来说，每毫秒都很重要，这可能会成为一个问题。开发者必须在延迟和吞吐量之间找到平衡。例如，金融交易应用程序可能更倾向于较小的批量大小，以确保及时执行，而数据分析平台可能允许较大的批量以提高效率。最终，微批处理配置的选择将取决于应用程序的具体需求和传入数据的数量。”