怎样用 Boot 组织大数据处理应用？

直接回答

先分清有界批处理与持续流处理，再选择Spring Batch、Kafka Streams或适合的计算平台；Boot负责启动、配置和集成，不会把单机JVM自动变成分布式计算引擎。关键是数据规模、分区、状态、恢复与下游承受能力，而不是给普通循环加一个“大数据”名称。

讲清原理

批处理可按块读取、处理和提交，记录进度以支持重启；流处理关注事件时间、窗口、分区和状态存储。两者都要限制在途数据，不把全部记录一次装入内存。

检查点与业务提交边界必须一致，否则重启可能漏掉或重复处理。并行度还受数据库连接、磁盘和外部接口限制，不是线程越多就一定更快。

例子与易错点

先用小数据验证重启、去重与异常恢复，再测实际负载。框架显示任务完成，不代表所有下游副作用已恰好一次完成；例如发送邮件仍需独立的可靠处理边界。

相关题：第 54 题、第 59 题、第 62 题。