什么是实时交互？什么是流计算？

实时交互是指用户与计算机系统进行的直接、实时的交互过程，即用户输入的操作指令能够立即得到系统的响应。这种交互方式被广泛应用于各种应用场景，如实时数据分析、在线游戏、视频直播等。

流计算是指对流式数据进行实时的计算和分析，流式数据是指不间断地产生的数据流，例如传感器数据、网络日志、交易数据等。流计算可以实时地对数据进行处理、过滤、聚合、计算等操作，从而得到实时的分析结果。流计算通常与实时交互结合使用，从而能够实现实时的数据分析和决策。

相关问题

画数据流图原则是什么？

数据流图（Data Flow Diagram，DFD）是一种用于系统分析和设计的工具，它帮助我们理解信息如何在系统中流动以及系统之间的交互。绘制数据流图时，应遵循以下基本原则：

1. **明确目的**：每个数据流图应有明确的目标，如描述某个特定过程或系统的功能。

2. **自顶向下**：从系统的高层模块开始，逐步细化到更低层次的模块，形成分层结构。

3. **数据流中心**：数据流是主要的关注点，箭头表示数据的流动方向，起点代表数据源，终点代表数据的处理或存储。

4. **实体和加工**：用矩形表示实体（数据存储或数据源），用椭圆或方框表示加工（处理、计算或决策）。

5. **抽象和细节**：保留关键的业务逻辑，去除不必要的细节，但要保证模型的准确性和完整性。

6. **无环规则**：确保数据流图没有自环，即数据不应在系统内部循环。

7. **输入/输出**：标识每个加工的输入和输出数据，以反映它们的功能。

8. **控制流**：与数据流区分，控制流（如分支和循环）用流程线或特殊符号表示，但不是DFD的主要关注点。

9. **命名清晰**：使用明确、一致的名称，以便于理解和沟通。

什么是基于内存的实时计算引擎

基于内存的实时计算引擎是一种数据处理系统，它将数据存储在内存中进行实时计算和分析。相比于传统的基于磁盘存储的离线计算引擎，基于内存的实时计算引擎具有更低的延迟和更高的性能。

这种引擎通常使用分布式计算框架和内存数据库来实现数据的并行处理和高速存取。它可以处理大规模数据集，并提供低延迟的实时数据处理能力，适用于需要快速响应和即时决策的场景。

基于内存的实时计算引擎支持复杂的计算操作，如流处理、窗口计算、实时聚合等。它可以与各种数据源进行实时连接和数据交互，并提供高效的数据处理和查询接口。通过将数据存储在内存中，这种引擎可以实现快速的数据访问和计算，以满足实时性要求较高的应用需求。

常见的基于内存的实时计算引擎包括Apache Spark、Apache Flink、Apache Ignite等。它们在大数据分析、实时风控、实时推荐等领域发挥着重要作用，为企业和组织提供了高效、实时的数据处理和分析能力。