流处理的基本概念是，随着时间的推移，数据的价值将会下降。因此，尽快分析***数据并给出结果是所有流处理方法的主要目标。

　　需要流处理的大数据应用场景主要包括网页点击数的实时统计、传感器网络、金融中的高频交易等。流处理将数据视为流，并将持续的数据形成数据流。当新数据到达时，立即解决并返回所需的结果。

　　数据并行处理是一项非常具有挑战性的工作。数据流本身具有连续到达、速度快、规模大等优点。因此，每个信息往往不会***存储。同时，由于数据环境不断变化，系统很难准确掌握整个数据的全貌。

　　由于响应速度的需要，流处理过程基本上是在内存中完成的，其处理方法更多地取决于内存中算法设计的巧妙概述。内存空间是限制流处理方法的主要瓶颈。

• 01便利店管理软件运用大数据实施监控店铺!

  以前，商家每天都会在打烊前，对每日店铺的销售业绩，员工值班，商品库存情况进行盘点，然后再根据市场进行及时地调控。如今，有了便利店管理软件，店铺每个时间维度的销售情况，会员增减情况，还有商品库存情况都能装进“口袋”，从而减轻管理者的工作压力。具体是如何去做的呢

  　　1.会员维度：会员分组营销个性化

  　　通过会员消费数据的统计，我们可以清楚的了解到会员的消费行为习惯，集中消费的商品有哪些、消费能力的大小、会员消费的年龄阶段、职业等等，从而对我们的会员进行分类分层，从而有针对性的采取营销策略。

   

  　　2.商品维度：打造爆品商品

  　　通过产品消费数据，我们可以清楚的了解到店内哪些商品受消费者习惯、哪些商品消费比较冷淡从而对我们店内产品进行调正。

   

  　　3.数据维度：一目了然淡旺季盈亏情况

  　　系统通过多个时间节点进行报表统计，让商家清楚的了解到、我们每个阶段的消费状况、

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