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研究量化交易时遇到一个概念：流数据表。

• 流数据（data stream）

  流数据是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列。由多个（数千个）数据源持续生成的数据。

  数据流可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合。

  应用场景：网络监控、传感器网络、航空航天、气象测控、金融服务…

  此类数据需要按记录或根据滑动时间窗口按顺序进行递增式处理，可以解析出网站点击量、人员和实物的地理位置…以便迅速对新情况做出反应。

• 流数据数据源

  据华为分类，流数据普遍产生于四个方面：

  1. 日志

  2. 物联网

  3. 车联网

  4. StreamingML

• 流数据与量化交易

  比较常用的量化交易策略框架是基于事件驱动。

  而事件驱动的本质正好与流数据相切和：迅速对新情况做出反应。

  本质上，事件驱动的量化处理的是证券市场产生的日志。

• 实时流计算

  实时流，指计算框架按事件逐条实时处理，ono-by-one的数据流；

  计算，指数学计算、数据分析、算法模型执行；

  实时流计算，指实时处理当下正在发生的流数据，逐条大数据分析或运行机器学习算法。

  数据分析越及时，价值越大。

  

• 流式处理和批处理

  介绍流数据的文章都会提到流式处理和批处理的区别。

  流处理：

  1. 实时处理大数据，秒到毫秒的延迟
  2. Spark、Flink、Storm
  3. 对滚动事件窗口内的数据或仅对最近的数据记录进行查询或处理
  4. 数据大小：单挑记录或包含几条记录的微批量数据
  5. 针对简单的响应函数、聚合、滚动指标

  批处理：

  1. 几分钟、几小时甚至一天及以上
  2. 对数据集中的所有或大部分数据进行查询或处理
  3. 数据大小：大批量数据
  4. 针对复杂分析

• References

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