很多人会对Hadoop里面使用的一些专业术语而感到困惑，如Hadoop的术语，流输入（streaming），实时（real time）等等，这里会对这些术语简单介绍一下：
批处理（Batch）
批处理是指按照预定的方式运行数据查询。你应该已经知道问题是什么，可以用一个MapReduce的程序来处理数据，假设你的数据量非常大，并且再不断增长中，这样哪怕是最简单的查询也至少需要分钟，这些都是你要考虑的问题。
实时/交互（Real time/Interactive）
在这里把实时和互动整合来讲，当然他们也可以单独来解释。不同的人对实时的定义也是不同的。有人会认为每天更新一次网站的内容，或者让Hadoop每小时跑一次job都是实时的。而对于银行工作者，实时意味着毫秒级的误差。
交互则意味着事先你并不知道你的问题是什么，你提问然后根据答案再提出下一个问题，这样迅速做出决定，给出一个合理的答案便成了一个挑战，因为提问者并没有足够的耐心去等待你的反馈。这里同样可以采用一个MapReduce作业来运行，这些都是最新的技术，比如Apache Drill，Cloudera Impala（基于谷歌的dremel）等技术可以填补这一空白。
流（Streaming）
Streaming意味着当数据到来时的各种操作，因为数据会源源不断进来，你必须知道和了解并处理好它们，Twitter storm工具是这方面非常领先的。
NOSQL
在一些博文中，我看到有人用“在线”来描述NOSQL，我对这个持保留态度，因为它已经有一个非常明确的特点：即从大数据集，非关系型数据，没有 schema，可以在任何时候向一条记录添加新字段。
总结：
在不同数据规模上会对Hadoop概念的理解产生一定的差异。
批量通常是针对大量已经存在的数据，很少变化。
交互反映的是提出问题的速度
流表示数据移动的速度
NoSQL主要与大数据中的数据类型相关
