数据流风格中，所有的数据按照流的形式在执行过程中前进，不存在结构的反复和重构，就像工厂中的汽车流水线一样，数据在流水线的各个节点上被加工。每完成一个环节，数据流都会被送入下一个环节，最终输出处理后的完整结果。

在整个流动过程中，数据经过有序的数据处理组件进行处理，整个数据流动保持指定方向，最后完成整体输出。数据流风格架构又可以细分两种具体的架构风格：批处理序列和管道过滤器。

批处理风格

批处理风格通常会由总体协调安排批处理过程，保证其每一步处理都是独立的，并且顺序执行。具体来看有以下特点：

• 强时间顺序：只有当前一步的计算任务处理完成后，后一步处理才能开始。计算务前后顺序明确。
• 强完整性：数据传送在计算单元之间通过指定的数据交互方式传递。每一步要确保数据完整，才可以向下一步发起数据传送。
• 强控制力度：有独立的顺序控制和时间把控机制，并辅以数据检查等功能。

举几个例子说明一下：

传统定制批处理任务：比如银行的夜间批量结算和大小额清算，券商的夜间交易结算和证券系统对账等。特点是通常运行在指定时间，数据流庞大，每一步有精确的数据处理要求和校验机制，顺序逻辑清晰。

Hadoop大数据处理：Hadoop在处理过程中有明确的步骤安排，比如map几次，shuffle几次，再reduce完成数据处理。

Apache Beam大数据处理：当前比较火的批量处理工具是Apache Beam。虽然它同时支持批处理和流处理，但是在日常使用中其批处理的优势更加明显。它定义类专门的数据集、计算过程、管道和执行器。能够形成有向无环图，来保证数据流的方向和结果输出。

管道过滤器风格

管道过滤器风格，由管道和过滤器两部分组成。如下图所示：

• 过滤器：是其中的核心构件，负责业务的处理。它从用户或者上游管道获得输入数据，进行数据的变换及增量计算，处理完成后，通过下游管道传递给另一个过滤器。过滤器是独立的实体，它不能与其他的过滤器共享数据，而且一个过滤器不知道它上游和下游的其他过滤器信息。
• 管道：是一种数据传输途径。可以是Unix/Linux操作系统的管道文件，也可以是消息队列，只要能确保数据的先进先出，单向进出就可以了。

管道-过滤器的经典案例也很多，比如：

编译器：在编译器系统中，一个阶段(包括词法分析、语法分析、语义分析和代码生成) 的输出是另一个阶段的输入，处理阶段是是以数据流进行编译过程驱动流转的。

操作系统管道过程：比如经典的Linux命令"ps -ef|grep java"，就是在系统中检查java进程信息，其中的”ps -ef“和”grep java“就是两个过滤器，各自处理相关流程步骤，中间的"|"标识，就是管道，负责在两个过滤器之间进行有向传输。

数据流风格总结

数据流的两种子风格的相似点如下：

• 解耦：类似福特流水线的优势，它将每个阶段的处理过程进行了隔离，使得软件构件具有良好的隐蔽性和高内聚、低耦合的特点; 每个批处理过程或者过滤器独立管理，可以方便地进行替换。
• 复用：支持软件重用，只要提供适合数据处理的需求，任何两个批处理过程和过滤器都可有序被连接起来。
• 高吞吐：数据流风格在5大风格中是最适合大数据的架构风格。它可以完成各种大量数据互通、传递、处理的过程。同时，批处理序列风格与管道过滤器风格的不同点也很多：
• 计划性：批处理通常由时间规划和任务调度统筹安排；而管道过滤器是递增式处理过程，是由数据驱动的处理流程。
• 敏捷性：批处理需要完成前序任务，再进行后续任务，通常整个任务处理周期较长，通常以分钟、小时、天为单位；管道过滤器在传输过程中没有整体处理的概念，可以快速将一份小的数据变动流过相关的过滤器和管道，实现秒级、分钟级的快速响应。