Verarbeitung von Streaming-Daten

Beim Arbeiten mit sehr großen Datensätzen stößt man häufig auf Situationen, in denen es unpraktisch oder unmöglich ist, alle Daten gleichzeitig in den Arbeitsspeicher zu laden. In solchen Fällen wird die Datenstromverarbeitung zu einer wichtigen Technik. Anstatt den gesamten Datensatz auf einmal einzulesen, werden die Daten in handhabbaren Teilen verarbeitet, sobald sie eintreffen oder aus dem Speicher abgerufen werden. Dieser Ansatz ist besonders nützlich beim Umgang mit Live-Datenströmen, riesigen Protokolldateien oder in jedem Workflow, in dem Daten kontinuierlich erzeugt oder aktualisiert werden.

Das Iterieren über Datenströme ermöglicht es, jeden Datensatz oder Datenblock nacheinander zu verarbeiten und dabei Transformationen, Aggregationen oder Filterungen direkt anzuwenden. Diese Methode sollte verwendet werden, wenn die Datenmenge die Speichergrenzen des Systems überschreitet, wenn der Speicherverbrauch minimiert werden soll oder wenn auf eingehende Daten in Echtzeit reagiert werden muss. Streaming ist auch wertvoll für Workflows, die frühe Ergebnisse benötigen oder Daten sofort nach deren Verfügbarkeit verarbeiten müssen, wie beispielsweise bei Betrugserkennung oder Überwachungsanwendungen.