计算引擎
大数据计算引擎分为离线计算和实时计算，离线计算就是我们通常说的批计算，代表是Hadoop MapReduce、Hive等大数据技术。实时计算也被称作流计算，代表是Storm、Spark Streaming、Flink等大数据技术。
计算引擎也在不断更新迭代，下图展示的是每一代计算引擎的代表，从第一代的Hadoop MapReduce，到第二代的Spark，再到第三代的Flink技术，从批处理到微批，再到真正的流式计算。
实时计算
实时计算是相对离线计算的概念，重要是时效性。举个例子，我们知道离线计算通常是天级别的计算任务，比如统计一天的新增用户，商品销量，销售收入等。但是实时计算是只要有事件发生，统计结果就会发生变化，比如有一个新用户注册登录了，那么我们的新增用户数就发生了变化，商品只要新增一个销售，销量就会发生变化，销售收入也会变化。所以实时计算让我们能更及时了解我们的现状，以及根据实时的统计结果做出决策，决策也更加具有时效性。
