大数据处理框架中的流处理与批处理的主要区别在于数据处理的方式和性能。
1. 数据处理方式：流处理是一种连续的、实时的处理方式，它从数据源中不断地读取数据进行处理，直到数据不再可用为止。而批处理则是将整个数据集一次性地加载到内存中进行处理，然后输出结果。
2. 性能：流处理由于其连续处理的特点，可以更快地处理大量数据，因为它不需要等待数据到达才能进行处理。而批处理则需要等待所有数据都到达后才能进行处理，这可能会导致处理速度较慢。
3. 资源消耗：流处理通常需要更多的计算资源，因为它需要不断地处理数据。而批处理则相对节省计算资源，因为它只需要一次处理整个数据集。
4. 数据一致性：流处理可以保证数据的实时性和一致性，因为它是连续处理的，不会出现数据丢失的情况。而批处理可能会出现数据不一致的问题，因为数据可能需要在多个地方进行存储和处理。
5. 可扩展性：流处理通常具有更好的可扩展性，因为它可以根据需要动态地增加或减少处理能力。而批处理的可扩展性较差，因为它需要在内存中存储整个数据集，当数据集变大时，可能会遇到内存不足的问题。
6. 容错性：流处理通常具有更好的容错性，因为它可以在出现问题时自动重试，而不会丢失数据。而批处理的容错性较差，因为一旦出现错误，整个数据集都可能受到影响。
7. 适用场景：流处理适用于需要实时处理大量数据的场景，如在线广告、金融交易等。而批处理适用于需要处理大量历史数据的场景，如数据分析、报告生成等。
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