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バッチ処理とストリーム処理の違い｜まとめて処理するか、届くたびに処理するか（DS検定）

バッチ処理とストリーム処理は、どちらもデータを処理する方式です。違いは、処理を始めるタイミングにあります。バッチ処理は、データをまとめて、決めた時刻や必要なときに処理します。ストリーム処理は、絶え間なく届くデータを、届くのに合わせて処理します。

まとめて処理するのがバッチ、届くたびに処理するのがストリームと区別するのが出発点です。バッチ処理は人の操作を待たずに実行する非対話の処理で、日次の更新やレポート作成などに使われます。

この記事の根拠と出典

各セクションの見出しの下に、公式資料で確認した内容か編集部の整理かをラベルで示しています。 試験日・料金・申込条件・試験方式は変わることがあるため、申込前に公式サイトで確認してください。

バッチ処理とストリーム処理の要点

バッチ処理

データをまとめて、決めた時刻や必要なときに処理する方式。人の操作を待たない非対話の処理。合計のように全件が必要な計算は、全体が終わってから結果が出る。

ストリーム処理

絶え間なく届くデータを、届くのに合わせて処理する方式。結果が出るまでの待ち時間を短くしたい場面で選ぶ。

違いを表で確認

比較軸バッチ処理ストリーム処理
処理を始めるタイミング決めた時刻、または必要なときデータが届くたび
処理の単位まとめたデータ全体（バッチ）届いた1件ずつ。Spark Streamingは小さな塊（マイクロバッチ）に区切って処理する
結果が出るまでの待ち時間合計のように全件が必要な計算は、全体が終わるまで使える結果が出ない1件ごとに処理するので、待ち時間を短くできる
向く用途1日の終わりの更新、レポート作成、帳票の印刷届いたデータから条件に合う出来事をすぐ見つける用途（複合イベント処理）
試験で探す語バッチ実行、スケジュール、ジョブリアルタイム、ストリーム、Kafka、Flink

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どこで迷っているかを切り分ける

01

「リアルタイム」と書いてあれば何でもストリーム処理だと思っている人

処理を始めるタイミングで区別します。決めた時刻にまとめて実行するならバッチ、届くたびに実行するならストリームです。

02

KafkaとFlinkとSparkの位置づけが分からない人

Wikipediaは、Kafkaを、ストリームのデータを取り込んで保存するイベントストリーミング基盤、Flinkを、届いた要素を1つずつ処理するエンジン、Spark Streamingを、届いたデータを小さな塊に区切って処理する仕組みに分類しています。

03

どちらを選ぶかを、業務の例から判断したい人

毎晩の集計やレポート作成のように、1日分がそろってから処理して間に合うならバッチです。届いた直後に反応する必要があるならストリームです。

具体例で使い分ける

例 1

1日の売上を、夜にまとめて集計する場合

1日分の売上データを、閉店後に集計してレポートを作りたい場面です。

  • 合計のように、全件のデータが必要な計算です。全体がそろってからでないと、使える結果になりません。
  • 結果を見るのが翌朝で、すぐ反応する必要もないため、時刻を決めてまとめて処理するバッチ処理で足ります。

結論: 全件がそろってから出す集計は、バッチ処理に向きます。

例 2

届いたデータから、異常な出来事をすぐ見つける場合

機器から絶え間なく届くデータの中から、条件に合う出来事をすぐ見つけたい場面です。

  • データは途切れず届き続け、1件ごとに条件を確かめる必要があります。
  • 夜にまとめて処理すると、見つけるのが翌日になります。届くたびに処理するストリーム処理なら、待ち時間を短くできます。

結論: 届いた直後に反応したい処理は、ストリーム処理に向きます。

問題文から答えを選ぶ手順

  1. 1

    結果を見るタイミングを確かめる

    翌日や決まった時刻でよければバッチ、届いた直後に必要ならストリームを考えます。

  2. 2

    計算に全件が必要かを確かめる

    合計のように全件が必要な計算は、全体が終わるまで結果が出ません。1件ごとに判断できる処理はストリームに向きます。

  3. 3

    データの届き方を見る

    決まった量をまとめて受け取るならバッチ、絶え間なく届き続けるならストリームです。

  4. 4

    道具を位置づける

    Kafkaはストリームを取り込んで保存する基盤、Flinkは1件ずつ処理するエンジン、Spark Streamingは小さな塊に区切る仕組みと整理します。

試験での見分け方

  • 1バッチ処理は、データをまとめて、決めた時刻や必要なときに処理する方式である。
  • 2ストリーム処理は、絶え間なく届くデータを、届くのに合わせて処理する方式である。
  • 3全件が必要な計算（合計など）は、全体の処理が終わるまで使える結果が出ない。
  • 4データサイエンティスト協会のスキルチェックリストでは、Apache KafkaやApache Flinkなどのストリーム処理プラットフォームで入力データをリアルタイムに処理して連携できることが、データ蓄積の★★★3つ星の項目。
  • 5バッチ実行スケジュールの最適化は、スキルチェックリストのシステム企画の★★★3つ星の項目。

誤答しやすい選択肢

ストリーム処理は、バッチ処理より常に優れていると考える

修正: 合計のように全件が必要な計算は、1件ずつ処理しても全体がそろうまで結果になりません。結果を見るタイミングに合う方式を選びます。

Spark Streamingを、1件ずつ処理する方式と考える

修正: Spark Streamingは、届いたデータを小さな塊（マイクロバッチ）に区切って処理します。1件ずつ処理するのはFlinkなどです。

バッチ処理を、古くて使われない方式と考える

修正: 1日の終わりの更新やレポート作成のように、期限内に確実に終える非対話の処理には、今もバッチ処理が使われます。

確認問題

Q1データをまとめて、決めた時刻や必要なときに処理する方式は何ですか？

答え: バッチ処理

人の操作を待たない非対話の処理で、日次の更新やレポート作成に使われます。

Q2絶え間なく届くデータを、届くのに合わせて処理する方式は何ですか？

答え: ストリーム処理

結果が出るまでの待ち時間を短くしたい場面で選びます。

Q3届いたデータを小さな塊（マイクロバッチ）に区切って処理する、Apache Sparkの拡張は何ですか？

答え: Spark Streaming

届いたデータを小さな塊で処理するため、マイクロバッチ方式と呼ばれます。

到達チェック

  • バッチ処理とストリーム処理の違いを、処理を始めるタイミングで言える
  • 全件が必要な計算が、バッチに向く理由を説明できる
  • Kafka、Flink、Spark Streamingの位置づけを言える
  • 業務の例から、どちらの方式を選ぶかを理由つきで答えられる

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よくある質問

Qバッチ処理とストリーム処理の一番大きな違いは何ですか？

A

処理を始めるタイミングです。バッチ処理は決めた時刻や必要なときにまとめて処理し、ストリーム処理は届くデータに合わせて処理します。

Qバッチ処理は、古い方式で使われなくなっていますか？

A

いいえ。Wikipediaは、新しいシステムでも、1日の終わりの情報更新、レポート作成、帳票の印刷など、期限内に確実に終えるべき非対話の処理にバッチ処理が使われていると説明しています。

QFlinkとSpark Streamingは、どう違いますか？

A

Wikipediaは、Apache Flinkを、届いた要素を1つずつ処理する方式、Spark Streamingを、届いたデータを小さな塊（マイクロバッチ）に区切って処理する方式に分類しています。

QDS検定にストリーム処理は出ますか？

A

データサイエンティスト協会のスキルチェックリストに、KafkaやFlinkなどのストリーム処理プラットフォームでデータをリアルタイムに処理できること（★★★3つ星）と、バッチ実行スケジュールの最適化の要件定義（★★★3つ星）が含まれます。

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執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）