流式计算，就是对数据流进行处理，是实时计算。批量计算则统一收集数据，存储到数据库中，然后对数据进行批量处理的数据计算方式。
主要体现在以下几个方面：（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。
（2）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。
（3）应用场景不同：流式计算应用在实时场景，时效性要求比较高的场景，如实时推荐、业务监控…批量计算一般说批处理，应用在实时性要求不高、离线计算的场景下，数据分析、离线报表等。
（4）运行方式不同：流式计算的任务持续进行的，批量计算的任务则一次性完成
流式计算的价值在于业务方可在更短的时间内挖掘业务数据中的价值，并将这种低延迟转化为竞争优势。
比方说，在使用流式计算的推荐引擎中，用户的行为偏好可以在更短的时间内反映在推荐模型中，推荐模型能够以更低的延迟捕捉用户的行为偏好以提供更精准、及时的推荐。流式计算能做到这一点的原因在于，传统的批量计算需要进行数据积累，在积累到一定量的数据后再进行批量处理；而流式计算能做到数据随到随处理，有效降低了处理延时。