许多系统都会产生连续的事件流，如行驶中的汽车发射出GPS信号，金融交易，移动通信基站与繁忙的智能手机进行信号交换，网络流量，机器日志，工业传感器和可穿戴设备的测量结果，等等。如果能够高效地分析大规模流数据，我们对上述系统的理解将会更清楚、更快速。简而言之，流数据更真实地反映了我们的生活方式。

    实际上，企业常见的数据架构仍旧假设数据是有头有尾的有限集。这个假设存在的大部分原因在于，与有限集匹配的数据存储及处理系统建起来比较简单。但是，这样做无疑给那些天然的流式场景人为地加了限制。

    从事传感器测量和金融交易的工作

    网站获得的能够反映用户行为的点击流数据，以及私有数据中心的机器日志