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Python 高效数据处理：批处理与流式处理管道
每条数据管道在编写任何代码之前，都要做出一个根本选择：是按照计划分批处理数据，还是在数据到达时持续处理？ 这个选择——批处理还是流式处理——会决定下游所有环节的架构。你使用的工具、能对数据时效性作出的保证、错误处理的复杂程度，以及运行整套系统所需的基础设施，都直接取决于这个决定。 选错的代价很高。本来使用批处理就足够，却搭建了流式处理管道的团队，最终不得不为一个原本不需要复杂方案的问题维护复杂的基础设施。 而在实际用例需要实时处理时仍然搭建批处理管道的团队，往往会在最糟糕的时刻才发现两者之间的差距——例如利益相关者问起，为什么数据看板已经落后了六个小时。 本文将介绍批处理管道和流式处理管道究竟是什么、两者在架构和权衡方面有何不同，以及如何使用 Python 实现这两种模式。读完本文后，你将掌握一套清晰的判断框架，可以为遇到的任何数据工程问题选择合适的方案。 前置知识 为了顺利理解本文内容，请确保你具备以下基础： * 有编写 Python 函数和使用模块的实践经验 * 熟悉 pandas DataFrame 和基本的数据操作 * 大致了解 ETL 管道的作用——抽取（e
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