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大数据流式处理是一种针对无界数据流的实时计算模式，与传统的批量处理相比，其核心在于低延迟和高时效性。流式处理系统具备实时性、易失性、突发性、无序性及无限性五大特征，能够应对数据到达的不确定性和网络乱序问题，广泛应用于金融风控、实时推荐及物联网监控等场景。

在技术实现上，流式计算通常采用有向无环图（DAG）描述任务逻辑，通过主从或对称式架构进行分布式调度。关键技术涵盖了主动推送或被动拉取的数据传输方式、基于MapReduce或DataFrame的编程接口，以及保障系统稳定性的主副节点高可用策略和时间窗口机制。

目前主流的三大框架各具特色：Storm以毫秒级原生流处理著称，延迟极低但状态管理较弱；Spark Streaming采用微批处理模型，吞吐量高且生态完善，适合大规模数据处理；Flink则结合了前两者的优点，提供原生流处理、精确一次（Exactly-Once）语义及强大的状态管理，是当前复杂实时计算场景的首选方案。这些框架共同推动了大数据从“事后分析”向“即时价值挖掘”的转变。