大数据批处理和流处理是两种不同的数据处理方式，它们在处理数据的方式、性能、可扩展性等方面存在一些差异。
1. 数据量：大数据批处理通常处理的是大量的历史数据，这些数据需要被存储和分析。而流处理则是实时处理数据，不需要预先存储大量数据。
2. 数据处理方式：大数据批处理通常采用批量处理的方式，一次处理一个批次的数据。这种方式可以保证数据的完整性和一致性，但是处理速度较慢。而流处理则是实时处理数据，每次只处理一小部分数据，这样可以大大提高处理速度。
3. 性能：由于批处理需要预先存储大量的数据，因此其性能受到存储设备的限制。而流处理则没有这个问题，它可以在内存中实时处理数据，性能更高。
4. 可扩展性：大数据批处理的可扩展性较差，因为需要预先存储大量的数据，如果数据量增加，就需要增加更多的存储设备，这会增加成本。而流处理的可扩展性较好，因为它只需要增加计算资源，不需要增加存储设备。
5. 应用场景：大数据批处理适用于需要对大量历史数据进行分析的场景，如金融、医疗等。而流处理适用于需要实时处理大量数据的场景，如社交媒体、物联网等。
6. 容错性：大数据批处理的容错性较差，因为一旦数据丢失或者损坏，整个系统都需要重启。而流处理的容错性较好，因为即使部分数据丢失或者损坏，也可以继续处理其他数据。
7. 成本：大数据批处理的成本较高，因为需要预先存储大量的数据，而且数据处理的速度较慢。而流处理的成本较低，因为它不需要预先存储大量的数据，而且数据处理的速度较快。
总的来说，大数据批处理和流处理各有优缺点，选择哪种方式取决于具体的业务需求和场景。
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