# 2.2 배치 (Batch) 처리 배치 (Batch) 처리는 비교적 긴 주기로, 데이터를 처리하는 것을 말합니다. 개념을 설명하는 특정 문서에서는 배치 처리는 데이터를 특정 기간동안 모아서 처리하는 것을 말하고, 스트림 처리는 매 건마다 개별로 처리한다고 구별하는 경우도 있습니다. \[1] 그러나 프레임워크에 따라 스트림 처리라 하더라도 Native Processing / Micro Batch 등 구현 방법이 다른 경우도 있어 이 글에서는 프레임워크가 어떻게 구현되었는지 보다는 Application 이 실행되는 패턴에 따라 분류하여 파이프라인 관점에서 그 용도에 따라 구분합니다. 예를 들어 * Application 이 실행되고 데이터를 처리한 후 종료되며 비교적 긴 주기 (1시간, 1일 등) 마다 실행될 경우를 배치 처리로 설명합니다 * 반면 Application 이 실행되어 있는 상태로 계속 유지되며, 비교적 짧은 주기 (수백 milils, 수초 등) 마다 데이터를 반복적으로 읽어 처리하는 경우를 스트림 처리로 설명합니다. 배치 처리를 위해 사용되는 Framework 는 다양하나, 이 글에서는 Spark 를 위주로 설명합니다. \[1] --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://1ambda.gitbook.io/practical-data-pipeline/02-processing/2.2-batch.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.