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@ -28,7 +28,7 @@ Web 和越来越多的基于 HTTP/REST 的 API 使交互的请求 / 响应风格
流处理介于在线和离线（批处理）之间，所以有时候被称为 **准实时（near-real-time）** 或 **准在线（nearline）** 处理。像批处理系统一样，流处理消费输入并产生输出（并不需要响应请求）。但是，流式作业在事件发生后不久就会对事件进行操作，而批处理作业则需等待固定的一组输入数据。这种差异使流处理系统比起批处理系统具有更低的延迟。由于流处理基于批处理，我们将在 [第十一章](ch11.md) 讨论它。
正如我们将在本章中看到的那样，批处理是构建可靠、可伸缩和可维护应用程序的重要组成部分。例如，2004 年发布的批处理算法 Map-Reduce（可能被过分热情地）被称为 “造就 Google 大规模可伸缩性的算法”【2】。随后在各种开源数据系统中得到应用，包括 Hadoop，CouchDB 和 MongoDB。
正如我们将在本章中看到的那样，批处理是构建可靠、可伸缩和可维护应用程序的重要组成部分。例如，2004 年发布的批处理算法 Map-Reduce（可能被过分热情地）被称为 “造就 Google 大规模可伸缩性的算法”【2】。随后在各种开源数据系统中得到应用，包括 Hadoop、CouchDB 和 MongoDB。
与多年前为数据仓库开发的并行处理系统【3,4】相比，MapReduce 是一个相当低级别的编程模型，但它使得在商用硬件上能进行的处理规模迈上一个新的台阶。虽然 MapReduce 的重要性正在下降【5】，但它仍然值得去理解，因为它描绘了一幅关于批处理为什么有用，以及如何做到有用的清晰图景。