数据总体上可以分为静态数据和流数据。对静态数据和流数据的处理，对应着两种截然不同的计算模式：批量计算和实时计算。批量计算以“静态数据”为对象，可以在很充裕的时间内对海量数据进行批量处理，计算得到有价值的信息。Hadoop就是典型的批处理模型，由HDFS和HBase存放大量的静态数据，由MapReduce负责对海量数据执行批量计算。流数据必须采用实时计算，实时计算最重要的一个需求是能够实时得到计算结果，一般要求响应时间为秒级。当只需要处理少量数据时，实时计算并不是问题；但是，在大数据时代，不仅数据格式复杂、来源众多，而且数据量巨大，这就对实时计算提出了很大的挑战。因此，针对流数据的实时计算——流计算，应运而生。
总的来说，流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而降低。因此，当事件出现时就应该立即进行处理，而不是缓存起来进行批量处理。为了及时处理流数据，就需要一个低延迟、可扩展、高可靠的处理引擎。对于一个流计算系统来说，它应达到如下需求。
* • 高性能。处理大数据的基本要求，如每秒处理几十万条数据。
* • 海量式。支持TB级甚至是PB级的数据规模。
* • 实时性。必须保证一个较低的延迟时间，达到秒级别，甚至是毫秒级别。
* • 分布式。支持大数据的基本架构，必须能够平滑扩展。
* • 易用性。能够快速进行开发和部署。
* • 可靠性。能可靠地处理流数据。