大数据应用开发中，数据采集与实时计算是两个非常重要的环节。它们在数据流的处理、存储和分析方面有着密切的联系，但也存在一些区别。
1. 数据采集：数据采集是指从各种来源（如传感器、数据库、网络等）获取原始数据的过程。这些数据可能包括文本、图像、音频、视频等各种格式。数据采集的主要目的是为后续的数据分析和处理提供足够的数据量。数据采集通常涉及到数据的采集、清洗、转换和存储等步骤。
2. 实时计算：实时计算是指在数据流不断产生的情况下，对数据进行实时处理和分析的过程。实时计算的目的是快速响应数据的变化，以便及时做出决策或反馈。实时计算通常涉及到数据的采集、预处理、分析和可视化等步骤。
3. 联系：在大数据应用开发中，数据采集和实时计算是相互依赖的。没有大量的原始数据，就无法进行有效的实时计算。同时，实时计算的结果又可以指导数据采集的方向和策略，从而提高数据采集的效率和质量。例如，通过实时计算发现某个时间段内的数据异常，就可以调整数据采集的时间窗口，以减少无效数据的采集。
4. 区别：虽然数据采集和实时计算在很多方面都存在联系，但它们之间还是有一些区别的。首先，数据采集主要是为了获取原始数据，而实时计算则是对这些数据进行处理和分析，以提取有价值的信息。其次，数据采集通常是一次性的过程，而实时计算则是持续的过程，需要不断地处理新的数据。最后，数据采集主要关注数据的完整性和准确性，而实时计算则更关注数据处理的速度和效率。
总之，数据采集和实时计算在大数据应用开发中是相辅相成的。只有通过有效的数据采集，才能获得足够的数据量进行高效的实时计算；而通过实时计算，又可以优化数据采集的策略，提高数据的价值。因此，在大数据应用开发过程中，我们应该重视这两个环节，确保数据的质量和处理的效率。
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