在彭冲老师的深入探索中，AntDB家族的AntDB-T与AntDB-S为我们揭示了数据库领域的创新力量。AntDB-T作为社区版交易型数据库，而AntDB-S则作为流式处理的翘楚，两者各具特色，AntDB-S更是凭借其PostgreSQL基础和内置的流处理引擎，为SQL操作和实时数据处理提供了卓越的解决方案。
AntDB数据库是在通信行业复杂的业务实战中诞生和发展起来的，核心竞争力和优势可以总结为四个字“多、久、快、稳”，这四个字怎么解释呢？多，是说服务人数多，全国用户超10亿用户后台都在使用AntDB数据库。久，是说应用时间久，从2008年在通信运营商核心计费系统应用，经历了14年的精心锤炼。
AntDB将多引擎多能力融合在一起，满足未来越发复杂的混合负载与数据类型业务。同时为了支持用户对“实时性”越发苛刻的要求，从流批一体的层面将流式计算与数据库进行了架构融合，满足未来实时分析、实时报表、以及互联网+类型的异步交易场景。
1、简述大数据流式计算。介绍如下：大数据流式计算是一种处理和分析实时数据的技术，它允许用户在数据生成时立即对其进行处理，而无需等待所有数据都可用。这种计算方法对于需要实时决策或监控的应用非常有用，例如金融交易、网络安全和社交媒体分析等。
2、大数据流式计算是一种针对实时数据流的计算方式，其目的是对数据流进行实时的处理和分析，以获取有用的信息和洞见。这种处理方式可以帮助企业快速响应客户需求和市场变化，优化业务流程和资源利用。在大数据流式计算中，数据源不断产生数据流，并通过流处理引擎进行实时处理和分析。
3、流式计算：在大数据处理中，流式计算是一种实时的数据处理方式，适用于对实时性要求较高的场景，如金融交易监控、网络日志分析等。 分布式计算：针对大规模数据的处理，分布式计算将数据分散存储在多个节点上，通过并行处理提高计算效率。Hadoop和CloudRA是典型的分布式计算系统。
1、流计算的核心在于其对实时性的执着追求，它处理的是流数据，这些数据源源不断地产生，要求在极短时间内做出响应。例如，当用户在电商平台上的一次点击，就需要在秒级别内得到反馈，这就是流计算所擅长的领域。与之相对的是批量计算，它主要处理静态数据，侧重于数据的长期存储和分析。
2、栅格计算器是我们的得力助手，通过条件运算（flowacc 权重值 → 1 （True） → NoData （False），筛选出高流量的像元，为河网的形成打下坚实基础。河网的构建，我们通过阈值选择，精炼高流量像素，而CON工具则负责条件运算，赋予河网结构更深的层次。
3、但是，一直以来，所谓的小学计算教学常常通过机械重复、大量题目的训练，只重视计算的结果，而不重视计算过程，学生不喜欢上有关计算教学的课，对他们来说，计算往往就是做不完的习题；甚至连老师也不喜欢上计算教学，在公开课的教学中，很少看见计算教学的身影。
