Обработка потока данных 9 класс

1.

Добрый день, уважаемые
девятиклассники!
Задание по информатике за 21.0.2026
1. Ознакомится с материалом презентации.
2. Написать развернутый конспект.
Выполнение задания будет проверено 28.01.2026

2.

Обработка потока
данных
В современном мире, когда данные
поступают непрерывно и в больших объемах,
необходимо иметь эффективные механизмы
для их обработки. Потоковая обработка
данных — это подход, позволяющий
анализировать информацию в режиме
реального времени по мере ее поступления.

3.

Что такое потоковая
обработка данных?
Понятия
Примеры
Потоковая обработка данных — это
непрерывный процесс анализа и
обработки данных по мере их
поступления. Она отличается от
традиционных методов обработки
данных, где данные сначала
собираются, а затем обрабатываются
в пакетном режиме.
Например, потоковая обработка
данных используется для анализа
данных в реальном времени, таких
как данные с сенсоров, ф инансовые
транзакции, события в социальных
сетях и т. д.

4.

Преимущества
потоковой обработки
данных
Анализ в
Быстрое
1
режиме
реального
времени
Получение
2
Возможность
принимать решения и
действовать на основе
полученной
информации.
информации о
событиях по мере их
возникновения.
3
Улучшение
качества
данных и
Выявление
исправление
ошибок в данных в
реальном времени.
реагирование
4
Увеличение
эффективности
Оптимизация бизнеспроцессов и
повышение
производительности.

5.

Модели потоковой
обработки данных
Micro-batch
Данные группируются в
небольшие пакеты,
которые затем
обрабатываются в
пакетном режиме.
Lambda
Streaming
Данные
обрабатываются по
мере их поступления,
без задержки.
Комбинация пакетной и потоковой обработки для
обеспечения высокой пропускной способности и
низкой задержки.

6.

Архитектурные решения
для обработки
потоковых данных
Apache Kafka
Система для
передачи сообщений
в реальном времени.
Apache Flink
Apache Spark
Платф орма для
обработки данных с
открытым исходным
кодом.
Среда для обработки потоковых
данных с открытым исходным
кодом.

7.

Применение потоковой обработки
данных в различных отраслях
1
2
Финансы
Мониторинг ф инансовых транзакций, обнаружение мошенничества.
Торговля
Рекомендации товаров, оптимизация ценообразования.
Здравоохранение
3
4
Мониторинг состояния пациентов, анализ
медицинских данных.
Транспорт
Оптимизация маршрутов, управление
траф иком.