[计] 数据流
Live Data stream monitoring.
直播数据流的监测。
Returns logical name of this batch data stream.
返回此批处理数据流的逻辑名称。
The first step is to obtain an XMLStreamReader for the data stream.
第一步是为数据流获得一个xmlstreamreader。
However, in the process AXIOM disconnects itself from the data stream.
但是这个过程中，AXIOM断开了自身和数据流的连接。
Because the entire data stream for the file arrives in a single packet.
因为这个文件的数据流是在一个单独的包内到达。
|streams/data flow;[计]数据流
数据流（Data Stream） 指在计算机科学和信息技术领域中，连续、有序、高速传输的数据序列。这些数据通常以实时或近实时的方式从源头（如传感器、网络设备、应用程序日志等）持续生成并传输，具有时序性、流动性、潜在无限性的特点。其核心在于数据的动态到达与即时处理需求，而非静态存储。
连续性（Continuity）
数据流并非离散的数据包集合，而是不间断的序列。例如，物联网设备每秒发送的温度读数、金融市场的实时交易信息流，均要求系统持续接收并处理新到达的数据点。
时序性（Temporal Order）
数据元素的顺序蕴含关键信息。以视频流为例，帧的顺序直接影响内容理解；网络流量监控中，数据包的时序可揭示攻击模式。
高速与海量（High Velocity & Volume）
数据流常伴随高吞吐量（如社交媒体实时消息流每秒处理数万条数据），传统数据库难以直接存储原始流，需依赖流处理引擎（如 Apache Kafka、Flink）进行实时过滤、聚合或分析。
单次遍历性（Single Pass）
受限于内存与时效性，流处理系统通常只能对数据做单次扫描，无法反复查询历史数据。这要求算法设计需高效（如使用滑动窗口统计近1分钟内的网站点击量）。
因未搜索到可直接引用的网页，定义与特征解析基于计算机科学领域共识，可参考以下权威文献与标准资源：
建议通过上述学术及标准库获取具体技术实现与案例研究，以深化理解。
"Data stream"（数据流）是计算机科学和信息技术中的常见概念，指连续生成或传输的数据序列。以下是详细解释：
数据流指实时或近实时产生、传输和处理的数据集合，通常以有序、连续、不间断的形式存在。例如：
处理数据流需特殊工具，例如：
如果需要更具体的应用案例或技术细节，建议通过教材或专业文档进一步学习。
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