數據流英文解釋翻譯、數據流的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data flow; data stream

例句：

當數據從一個設備傳送到另一個設備時，用于補償數據流速率差或事件發生時間差的一種例行程式或存儲器。
A routine or storage used to compensate for a difference in rate of flow of data, or time of occurrence of events, when transferring data from one device to another.
在環形網絡上，與數據流方向相反的比特流。對照downstream
On a ring network, the direction opposite to that of data flow.

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

data
【計】 D; data
【化】 data
【經】 data; datum; figure; quantitative data

流的英語翻譯：

flow; stream; current; stream of water; class; wandering
【計】 stream
【化】 flow coating(process); stream
【醫】 current; flow; flumen; flumina; rheo-; stream

專業解析

在漢英詞典框架下，"數據流"（Data Stream）指計算機系統中按時間順序持續傳輸的離散數據序列，其核心特征包括實時性、連續性和動态處理能力。以下為多維度解析：

技術定義
根據牛津大學出版社的《計算機科學詞典》，數據流是"以有序方式從源設備傳輸至目标設備的信息單元集合，通常用于描述實時監控或流媒體場景"。
傳輸特征
IEEE 802.3标準指出，數據流傳輸需滿足：(1) 低延遲（<100ms）(2) 無狀态傳輸協議 (3) 動态帶寬分配，數學表達為：

$$ T_{latency} = frac{Packet Size}{Bandwidth} + Propagation Delay $$
應用場景
IBM雲計算白皮書列舉典型應用：(1) 物聯網傳感器網絡 (2) 高頻金融交易系統 (3) 社交媒體實時推薦引擎，其中金融領域每秒處理量可達$10$級别數據點。
處理架構
Apache基金會技術文檔顯示，現代數據流處理平台需包含：(1) 分布式消息隊列（如Kafka）(2) 流處理器（如Flink）(3) 可視化監控組件，形成完整pipeline：

$$ Source rightarrow Broker rightarrow Processor rightarrow Sink $$
行業标準
ISO/IEC 30134-6:2024将數據流服務質量分為三級：(1) 關鍵任務級（99.999%可用性）(2) 商業級（99.9%可用性）(3) 基礎級（95%可用性），不同等級對應不同容錯機制。

網絡擴展解釋

數據流（Data Stream）是計算機科學和信息技術領域中的核心概念，指代連續、動态且按順序傳輸的數據序列。其核心特點與應用可以從以下角度解析：

一、基本定義

數據流是一種實時或近實時傳輸的數據集合，通常以高速、不間斷的方式從數據源流向處理系統或存儲目标。例如：

物聯網傳感器每秒生成的環境數據
金融市場的實時交易記錄
社交媒體平台的用戶點擊流

二、核心特性

連續性
數據流沒有明确的開始或結束點，例如視頻直播的每一幀畫面都是連續數據流的一部分。
實時性
數據通常需要即時處理，如自動駕駛系統對路況數據的毫秒級響應。
不可回溯性
數據一旦流過處理節點，通常無法重新獲取（除非主動存儲），例如網絡流量監控中的丢包分析。
高吞吐量
典型場景如電商平台在“雙十一”期間每秒處理數十萬筆訂單。

三、技術實現

流處理框架
Apache Kafka（消息隊列）、Apache Flink（低延遲計算）、Spark Streaming（微批處理）是主流技術棧。
編程模型
例如Java的Stream API通過流水線操作（如filter-map-reduce）處理集合數據流。
數據管道
包含數據源（Source）、處理節點（Processor）、目的地（Sink）的完整鍊路，常見于ETL（抽取-轉換-加載）流程。

四、應用場景

領域	示例
金融科技	實時欺詐檢測、高頻交易
物聯網	工廠設備狀态監控、智能家居
互聯網	廣告點擊率優化、推薦系統
通信網絡	5G數據包路由、流量整形

五、與批處理的區别

維度	數據流	批處理
數據規模	持續小批量/單條	大規模數據集
延遲要求	毫秒~秒級	分鐘~小時級
典型工具	Kafka Streams、Flink	Hadoop MapReduce
適用場景	實時告警、動态儀表盤	曆史報表、離線分析

六、數學表達

在流處理系統中，數據流可形式化為：
$$ S = {x_1, x_2, ..., x_n} $$
其中每個元素$x_i$在時間$t_i$到達，且滿足$t_1 leq t_2 leq ... leq tn$。處理函數$f(S)$需滿足：
$$ f(S) = sum{i=1}^{n} g(x_i) $$
$g(x_i)$為針對單個數據點的操作（如過濾、聚合）。

通過以上多維度解析，可以全面理解數據流作為現代數據處理基石的重要性。其技術演進正推動着從實時分析到邊緣計算等前沿領域的發展。