成批数据处理英文解释翻译、成批数据处理的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 batch data processing

分词翻译：

成批的英语翻译：

batch; in batches
【计】 BAT; batching
【经】 in batches; round lot

数据处理的英语翻译：

【计】 data processing; DP
【化】 data handling; data processing
【经】 data handling; data processing; processing of data

专业解析

成批数据处理（Batch Data Processing）指将需要处理的数据预先收集、分组（成批），然后在特定时间点或满足特定条件时作为一个整体提交给计算机系统进行集中、自动处理的操作模式。其核心在于“非实时性”和“集中处理”。

从汉英词典角度解析其详细含义：

术语定义与核心特征 (Definition & Core Characteristics):
- 成批 (Batch): 指将多个数据项、任务或事务分组、集合在一起形成一个处理单元。在英文中对应 "Batch"，强调集合体或一批次的概念。
- 数据处理 (Data Processing): 指对数据进行收集、转换、计算、存储和输出等一系列操作。英文为 "Data Processing"。
- 结合含义： "成批数据处理" 即Batch Data Processing，其核心特征是：
  - 数据积累 (Data Accumulation): 数据并非一产生就立即处理，而是被收集并存储起来，直到达到预设的批次大小（如一定数量、特定时间间隔、文件大小）或触发条件（如每日结束）。
  - 集中处理 (Centralized Processing): 当批次形成后，系统会一次性加载整个批次的数据，按照预定的程序或作业（Job）进行自动化处理。
  - 非交互性/离线性 (Non-interactive/Offline): 处理过程通常不需要人工干预，且在数据输入和处理完成之间可能存在显著的时间延迟，与需要即时响应的交互式处理（如在线交易）形成对比。
  - 高效性 (Efficiency): 对于大规模、重复性高的任务，集中处理能更有效地利用系统资源（如CPU、内存），减少频繁启动和停止程序的开销，通常比逐条处理效率更高。
典型应用场景 (Typical Application Scenarios):
- 财务报表生成 (Financial Reporting): 如银行在每日营业结束后批量处理当天的所有交易记录，生成日终报表。
- 工资单处理 (Payroll Processing): 企业通常在特定日期（如月末）批量计算所有员工的工资、税金和福利。
- 账单生成 (Billing): 公用事业公司（水电煤）、电信运营商按月批量生成用户账单。
- 大数据分析 (Big Data Analytics): 对海量历史数据进行批量处理，用于趋势分析、报表生成、机器学习模型训练等。
- 后台系统操作 (Back-office Operations): 如库存更新（日结）、客户账户信息批量更新等。
- ETL过程 (Extract, Transform, Load): 在数据仓库中，定期从多个源系统抽取数据，进行清洗转换后批量加载到目标数据库。
与流式处理的对比 (Contrast with Stream Processing):
- 成批处理 (Batch Processing): 处理有限、静态的数据集（一个批次）。关注吞吐量 (Throughput) ——单位时间内处理的数据总量。延迟较高（分钟、小时、天）。适用于事后分析、报表、大规模转换。
- 流式处理 (Stream Processing): 处理连续、无界的数据流（如传感器数据、实时交易）。关注延迟 (Latency) ——数据产生到处理结果输出的时间（毫秒、秒）。适用于实时监控、实时报警、实时推荐。

总结 (Summary): “成批数据处理” (Batch Data Processing) 是一种高效处理大量数据的方法论，其精髓在于将数据分组积累并在特定时机集中、自动处理。它牺牲了实时性，换取了在处理大规模、周期性任务时的高吞吐量和资源利用率，是金融、制造、电信等行业后台核心业务（如结算、报表、账单）和离线大数据分析的基础支撑技术。

参考来源 (References):

清华大学出版社《英汉计算机词典》对 "Batch Processing" 的定义与解释。
IBM Knowledge Center - "What is batch processing?" (https://www.ibm.com/docs/en/zos-basic-skills?topic=zos-what-is-batch-processing) - 权威技术文档对批处理概念和优势的阐述。
Confluent Documentation - "Batch Processing vs Stream Processing" (https://docs.confluent.io/platform/current/streams/concepts.html#batch-processing-vs-stream-processing) - 清晰对比批处理与流处理的差异。

网络扩展解释

成批数据处理（Batch Data Processing）是一种将数据集中收集、统一处理的计算模式，其核心特点是非实时性和批量操作。以下是详细解释：

定义与核心逻辑

批量累积
数据先被收集并存储（如数据库、文件系统），达到预设条件（如时间周期、数据量阈值）后一次性处理。例如：银行每日闭市后批量结算交易。
自动化流程
通常通过脚本或调度工具（如Apache Airflow）自动触发任务，无需人工干预。

主要特点

高吞吐量：单次处理大量数据，资源利用率高。
延迟性：适合对时效性要求低的场景（如报表生成）。
容错性强：若处理失败，可整体重试或分段恢复。
资源节约：避免频繁启停计算任务，节省CPU和I/O开销。

典型应用场景

金融领域
月末工资结算、年度财务报表生成。
日志分析
服务器日志每日汇总统计，分析访问趋势。
科学计算
气候模拟中累积多日观测数据后批量运算。
电商系统
夜间批量更新库存、处理退单。

与实时处理的对比

维度	成批数据处理	实时处理
延迟	分钟级至天级	毫秒级至秒级
数据规模	大规模数据集	单条或小批量数据
技术工具	Hadoop MapReduce、Spark	Kafka、Flink

局限性

时效性不足：无法满足即时反馈需求（如欺诈检测）。
灵活性低：处理逻辑固化，难以动态调整。

示例：某视频平台每天凌晨统计前24小时的用户观看记录，生成热门推荐列表供次日使用。这种方式既降低服务器压力，又能覆盖完整数据周期。