请阐述数据实时计算的基本流程

数据实时计算的基本流程可以概括为：数据来源 -> 数据采集 -> 数据存储 -> 数据处理 -> 数据输出。

首先，在数据来源方面，可以通过各种传感器、设备或者外部接口获取数据，如传感器采集环境温度、湿度、压力等。

接着，通过数据采集技术将原始数据采集到数据中心或云端，存储在对应的数据存储系统中，如NoSQL、Hadoop、Kafka等。

在数据存储后，需要进行数据处理。实时计算需要使用实时处理系统，如Storm、Spark、Flink等。将数据传入实时处理系统中，进行数据清洗、切分、解析、过滤和聚合等处理，同时加入业务逻辑处理，满足各种业务的运算需求。

最后，根据计算结果，将需要的数据输出至对应的用户端，如打印报表、实时推送、展示数据可视化等。

以上就是数据实时计算的基本流程。

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请阐述流计算的基本处理流程

流计算的基本处理流程如下：

1. 数据采集：将实时数据采集并传输到流计算引擎。

2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理、清洗和过滤等操作，以便于后续处理。

3. 流数据处理：对数据进行实时处理，包括窗口聚合、过滤和转换等操作。

4. 数据存储：将处理后的数据存储到数据库、文件系统等存储介质中。

5. 数据分析和应用：对存储的数据进行分析和应用，包括实时监控、预测分析等。

整个流计算过程需要保证实时性和高效性，能够快速响应数据的变化和处理，同时保证计算结果的准确性和可靠性。

阐述流式计算基本处理流程

流式计算是一种在线数据处理方式，它的基本处理流程如下：

1. 数据源接入：首先，流式计算需要从数据源接入数据流，数据源可以是消息队列、Kafka、Flume、文件系统等。接入的数据流需要按照一定的格式进行编码，以便于后续的处理。

2. 数据流处理：接下来，对接入的数据流进行处理，这个过程通常包括数据的清洗、转换、过滤、聚合等操作。数据清洗需要对数据进行去重、去噪、格式化等处理，转换需要将数据按照业务需求进行转换，过滤需要将不符合业务要求的数据过滤掉，聚合需要对数据进行聚合统计等操作。

3. 数据计算：在数据流处理的基础上，进行数据计算，计算的结果可以是实时的统计分析数据，也可以是实时的机器学习模型预测结果。

4. 结果存储：最后，将处理和计算后的数据结果存储到数据库、文件系统或者其他存储介质中，以便于后续的查询和分析。

需要注意的是，流式计算是一种实时计算方式，数据处理和计算是持续不断进行的。因此，在流式计算中，需要特别关注数据处理和计算的性能和稳定性，同时需要考虑如何保证数据的一致性和准确性。流式计算的开发和维护需要专业的技能和工具支持，同时也需要对业务需求和数据特点有深入的理解。