大数据离线计算和实时计算是两种不同的数据处理方式，它们的主要区别在于处理数据的方式、处理时间以及应用场景。
1. 数据处理方式：
离线计算是指在数据收集后，将数据存储在数据库中，然后进行数据分析和挖掘。这种方式适用于需要对大量历史数据进行分析的场景，如金融风控、市场分析等。离线计算可以充分利用硬件资源，提高数据处理效率。
实时计算是指在数据产生时，就立即进行处理和分析。这种方式适用于需要对实时数据进行分析的场景，如在线广告、实时监控等。实时计算可以快速响应用户需求，提供实时的数据分析结果。
2. 处理时间：
离线计算的处理时间较长，因为它需要将数据存储在数据库中，并进行复杂的数据分析和挖掘。而实时计算的处理时间较短，因为它可以在数据产生时立即进行处理和分析，无需等待数据存储和分析完成。
3. 应用场景：
离线计算适用于需要对大量历史数据进行分析的场景，如金融风控、市场分析等。这些场景通常需要对历史数据进行深入的分析，以发现潜在的规律和趋势。离线计算可以充分利用硬件资源，提高数据处理效率。
实时计算适用于需要对实时数据进行分析的场景，如在线广告、实时监控等。这些场景通常需要对实时数据进行即时的分析和处理，以提供及时的反馈和决策支持。实时计算可以快速响应用户需求，提供实时的数据分析结果。
总的来说，离线计算和实时计算的主要区别在于数据处理方式、处理时间和应用场景。离线计算适用于需要对大量历史数据进行分析的场景，而实时计算适用于需要对实时数据进行分析的场景。在实际使用中，可以根据具体的需求选择合适的计算方式。
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