大数据流式计算是一种处理和分析实时数据的技术，它允许用户在数据生成时立即对其进行处理，而无需等待所有数据都可用。这种计算方法对于需要实时决策或监控的应用非常有用，例如金融交易、网络安全和社交媒体分析等。
大数据流式计算是一种针对实时数据流的计算方式，其目的是对数据流进行实时的处理和分析，以获取有用的信息和洞见。这种处理方式可以帮助企业快速响应客户需求和市场变化，优化业务流程和资源利用。在大数据流式计算中，数据源不断产生数据流，并通过流处理引擎进行实时处理和分析。
大数据的计算模式主要分为批量计算（batch computing）、流式计算（stream computing）、交互计算（interactive computing）、图计算（graph computing）等。其中，流式计算和批量计算是两种主要的大数据计算模式，分别适用于不同的大数据应用场景。
是。GPS是全球卫星定位系统，是一个实时的流式数据。实时数据处理，也称之为“流式”数据处理，数据像水流一样每时每刻源源不断地产生后，然后立即被清洗处理。
在调度终端中，如果应用了语音合成技术的话，调度终端就可以实时实时播报调度中心发来的各种信息，如调度信息，各种重要事项提示，交通状况信息等等。
GPS：定位速度令我非常吃惊，相对我以前使用的N9N82来说，快了不只一点半点。在开启APGS和网络辅助定位的时候，10秒之内绝对定位成功（每次搜星需要耗费6K左右的GPRS流量），只使用内置GPS的时候，也能在2分钟内成功定位。
1、数据时效性不同：流式计算实时、低延迟， 批量计算非实时、高延迟。数据特征不同：流式计算的数据一般是动态的、没有边界的，而批处理的数据一般则是静态数据。
2、与批量计算那样慢慢积累数据不同，流式计算将大量数据平摊到每个时间点上，连续地进行小批量的进行传输，数据持续流动，计算完之后就丢弃。（2） 批量计算是维护一张表，对表进行实施各种计算逻辑。
3、流计算的核心在于其对实时性的执着追求，它处理的是流数据，这些数据源源不断地产生，要求在极短时间内做出响应。例如，当用户在电商平台上的一次点击，就需要在秒级别内得到反馈，这就是流计算所擅长的领域。与之相对的是批量计算，它主要处理静态数据，侧重于数据的长期存储和分析。
4、大数据的计算模式主要分为批量计算（batch computing）、流式计算（stream computing）等，分别适用于不同的大数据应用场景。对于先存储后计算，实时性要求不高，同时数据规模大、计算模型复杂的应用场景，更适合使用批量计算。