大数据推送和非大数据推送都是数据推送的方式，但它们在处理的数据规模、应用场景和技术方面有所不同。大数据推送大数据推送是指针对大规模数据集的推送和传输方式。大数据推送通常涉及海量数据、复杂结构、实时性要...
大数据推送和非大数据推送都是数据推送的方式，但它们在处理的数据规模、应用场景和技术方面有所不同。
大数据推送
大数据推送是指针对大规模数据集的推送和传输方式。大数据推送通常涉及海量数据、复杂结构、实时性要求高的场景，其中的数据处理和传输需要借助大数据技术和工具。
特点：
- 数据规模大：涉及海量数据，可能是TB甚至PB级别的数据。
- 实时性要求高：数据需要及时传输和处理，以满足实时分析和决策的需求。
- 复杂结构：包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 技术要求高：需要借助大数据平台和工具，如Hadoop、Spark、Flink等，来进行数据处理和推送。
- 应用场景广泛：涵盖互联网、金融、电商、物联网等多个领域。
非大数据推送
非大数据推送通常是相对于大数据而言，处理规模较小的数据推送方式。非大数据推送的数据规模可以小到几十兆大小，也可以是G级别的数据，但通常不涉及到海量、超大规模的数据。
特点：
- 数据规模相对较小：通常是GB级别以下的数据规模。
- 实时性要求相对较低：数据传输和处理的实时性要求不如大数据推送那么高。
- 数据结构相对简单：通常是结构化数据为主，处理起来相对容易。
- 技术要求相对较低：可以使用传统的数据处理工具和技术进行推送，如RESTful API等。
- 应用场景多样：除了一些特定的大规模数据处理场景外，非大数据推送也适用于企业内部数据交换、小型应用数据传输等场景。
推荐实践
针对大数据推送和非大数据推送，建议在实践中根据具体场景和需求进行选择：
- 对于大规模数据、复杂结构、实时性要求高的场景，可选择大数据推送方案，利用大数据技术来处理和推送数据。
- 对于数据规模较小、实时性要求不高、结构相对简单的场景，可以选择非大数据推送方式，使用传统的数据推送工具和技术来实现。
- 在实际应用中，也可以根据具体情况，结合大数据和非大数据推送的特点，灵活运用，以满足不同场景下的数据推送需求。
大数据推送和非大数据推送各有特点，在实际应用中需要根据实际情况进行选择和应用。