批处理技术，它读取一组文件作为输入，并生成一组新的文件作为输出。输出是 衍生数据（derived data） 的一种形式；即若需要，可通过再次运行批处理过程来重新创建数据集。我们看到了如何使用这个简单而强大的想法来建立搜索索引、推荐系统、做分析等。
但这有很大的假设：输入有界，即已知和有限的大小，所以批处理知道它何时能完成输入的读取。如MapReduce核心的排序操作须读全部输入，才能开始生成输出。这就可能发生case：最后一条输入记录具有最小的键，因此需第一个被输出，所以提早开始输出是不可行的。
而很多数据无界，因为它随着时间推移而逐渐到达：你的用户在昨天和今天产生数据，明天他们将继续产生数据。除非你停业，否则该过程永不结束，所以数据集从来就不会以任何有意义的方式而 “完成”。因此，批处理程序必须将数据人为分成固定时间段的数据块，如每天结束时处理一天的数据或每h结束时处理一小时的数据。
批处理的问题是，输入的变更只会在一天之后的输出中反映，对急躁的用户来说太慢。为减少延迟，可更频繁运行处理，如每s的末尾或更连续一些，完全抛开固定时间切片，当事件发生时就立即处理，这就是流处理（stream processing）的想法。
一般来说，“流” 是指随着时间的推移逐渐可用的数据。这个概念出现在很多地方：Unix 的 stdin 和 stdout，编程语言（惰性列表）【2】，文件系统 API（如 Java 的 FileInputStream），TCP 连接，通过互联网传送音频和视频等等。
本文将把 事件流（event stream） 视为一种数据管理机制：无界限，增量处理，与上一章中的批量数据相对应。我们将首先讨论怎样表示、存储、通过网络传输流。在 “数据库与流” 中，我们将研究流和数据库之间的关系。最后在 “流处理” ，研究连续处理这些流的方法和工具，以及它们用于应用构建的方式。
