Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  🔄 Batch vs. Stream Processing: Phân Biệt và Ứng Dụng Trong Data Pipeline

🔄 Batch vs. Stream Processing: Phân Biệt và Ứng Dụng Trong Data Pipeline


Trong quá trình xây dựng Data Pipeline, bạn sẽ luôn phải chọn cách xử lý dữ liệu: Batch Processing hay Stream Processing. Mỗi phương pháp có ưu điểm và ứng dụng riêng – chọn đúng cách sẽ giúp pipeline của bạn chạy hiệu quả, tiết kiệm chi phí và phục vụ đúng nhu cầu kinh doanh.

  312 lượt xem

Nội dung bài viết

Batch Processing là gì?

Batch Processing là cách xử lý dữ liệu theo lô (batch) – gom dữ liệu trong một khoảng thời gian, sau đó xử lý tất cả cùng lúc.

Đặc điểm chính:

  • 🕒 Độ trễ cao: dữ liệu chỉ được xử lý sau khi batch kết thúc (hàng giờ, hàng ngày).
  • 📦 Khối lượng lớn: phù hợp khi cần xử lý hàng triệu bản ghi một lúc.
  • 🛠 Đơn giản, chi phí thấp: dễ triển khai, tối ưu tài nguyên.

Ứng dụng thực tế:

  • Báo cáo doanh thu cuối ngày/tuần/tháng.
  • Đồng bộ dữ liệu từ CRM/ERP vào Data Warehouse mỗi đêm.
  • Xử lý dữ liệu lịch sử để huấn luyện mô hình AI.

Stream Processing là gì?

Stream Processing là cách xử lý dữ liệu gần như thời gian thực (real-time) – xử lý ngay khi dữ liệu phát sinh.

Đặc điểm chính:

  • Độ trễ thấp: xử lý từng sự kiện hoặc từng micro-batch ngay khi nhận được.
  • 📊 Liên tục: pipeline chạy 24/7, không dừng.
  • 💰 Tốn tài nguyên hơn: cần hệ thống chịu tải cao, xử lý liên tục.

Ứng dụng thực tế:

  • Phát hiện giao dịch gian lận ngân hàng ngay lập tức.
  • Cập nhật tồn kho và trạng thái đơn hàng realtime cho e-commerce.
  • Phân tích clickstream, cá nhân hoá gợi ý sản phẩm theo hành vi người dùng.

Batch vs. Stream – So Sánh nhanh

Tiêu chí

Batch Processing

Stream Processing

Độ trễ

Cao (minutes → hours)

Thấp (seconds → ms)

Khối lượng dữ liệu

Rất lớn, xử lý theo lô

Liên tục, sự kiện từng cái

Chi phí

Rẻ hơn, tối ưu compute

Cao hơn, cần hạ tầng mạnh

Độ phức tạp

Dễ triển khai

Phức tạp (Kafka, Flink)

Ứng dụng

Báo cáo định kỳ, batch AI

Realtime analytics, alert

Khi nào chọn Batch? Khi nào chọn Stream?

Chọn Batch khi:

  • Dữ liệu không yêu cầu realtime.
  • Ưu tiên tối ưu chi phí và đơn giản hệ thống.

Chọn Stream khi:

  • Quyết định kinh doanh phụ thuộc vào dữ liệu tức thời (fraud detection, IoT monitoring).
  • Trải nghiệm người dùng đòi hỏi realtime (tracking, gợi ý).

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


⚙️ DATA PIPELINE ORCHESTRATION – TỰ ĐỘNG HÓA DỮ LIỆU VỚI AIRFLOW & DBT 🚀

“Data pipeline không chỉ chạy, mà phải chạy đúng – chạy đều – chạy tự động.” Orchestration chính là trái tim vận hành đó — nơi mọi dữ liệu được đưa, xử lý, kiểm tra và đẩy đến nơi cần đến, như một hệ thần kinh trung tâm của doanh nghiệp.

💾 DATA ENGINEERING SKILLSET – HÀNH TRÌNH XÂY DỰNG NỀN TẢNG DỮ LIỆU CHUYÊN NGHIỆP CHO THỜI ĐẠI AI 🚀

“AI không thể thông minh nếu dữ liệu không có trật tự.” Mọi doanh nghiệp hiện đại đều cần Data Engineer – người xây hạ tầng cho trí tuệ vận hành.

🧱 Incremental Load & CDC – Bộ Đôi Hoàn Hảo Cho Data Pipeline 2025 ⚡📡

“Thay vì mỗi ngày quét cả núi dữ liệu, hãy chỉ lấy phần thay đổi. Incremental + CDC chính là bí kíp giúp hệ thống data chạy nhanh, rẻ và real-time.” 🧠✨

Các bài viết liên quan