In computer science, an online algorithm[1] is one that can process its input piece-by-piece in a serial fashion, i.e., in the order that the input is fed to the algorithm, without having the entire input available from the start.

In contrast, an offline algorithm is given the whole problem data from the beginning and is required to output an answer which solves the problem at hand.

In computer science, streaming algorithms are algorithms for processing data streams in which the input is presented as a sequence of items and can be examined in only a few passes (typically just one). In most models, these algorithms have access to limited memory (generally logarithmic in the size of and/or the maximum value in the stream). They may also have limited processing time per item.

In computer science, real-time computing (RTC), or reactive computing describes hardware and software systems subject to a "real-time constraint", for example from event to system response.[1] Real-time programs must guarantee response within specified time constraints, often referred to as "deadlines".


从维基百科的定义可以，他们侧重的点不同，个人总结如下：
1.online algorithm 只能看到数据的一部分，必须基于此做决定（可能不是最优的）
2.offline algorithm 可以看到解决问题的所有数据
3.streaming algorithms 处理序列流（内存有限，流大小有限，单个序列项处理时间有限）
4.real-time computing 强调响应时间,有时间限制。

参考自https://en.wikipedia.org/wiki/Online_algorithm 及其See also:

老师课后思考题：“离线计算和批量计算，实时计算和流式计算是等价的吗？”

其实留言去已经有小伙伴总结得很好（自认为，如果有错望指正）：
离线计算、批量计算、实时计算、流式计算都是要计算的，这是它们的共同特点；

批量和流式是描述计算的时候计算资源的特点的，是描述计算数据的维度。
    批量计算
        是等到计算数据积累到一定数量才开始计算
    流式计算
        是数据量很小时候就可以开始计算，有了资源就可以开始，源源不断

离线和实时是描述计算的时效性，是描述计算的维度。
    离线计算
        因为计算数据不能来了就计算，需要累计到一定阈值，所以按照时效性来说，计算是离线的
    实时计算
        因为计算数据来了就开始计算，计算没得延迟，，所以按照时效性来说，计算是实时的

批量和流式是一个维度，离线和实时是另外一个维度，但是两个维度之间又有联系：
因为目前现有的技术发展，不能大批量计算做到实时的效果，所以只能少量资源做到实时计算，且通过流式计算来达到实时的效果；
但是如果一旦当前的硬件指标和技术能力突破后，能大批量计算做到实时的效果，这也是可能的。因此我认为，我们的演进目标是想能
做到批量实时的。两个维度之间由相关联的因素来驱动它们相互变化。

继续打卡

分布式计算了解的很少，这几节引起我的兴趣和思考，很受益。
老师将流式计算的一个节点定义成一个拓扑节点，这个让我想到了一个点:
计算机CPU由计算单元，控制单元，内存组成。CPU的计算由很多与门、非门等控制电路组成。
计算机的发展从单机单核，到单机多核，到分布式多核，这是不断的最求性能提升的发展趋势。
如果我们想要用分布式集群来模拟单机单核的计算怎么做呢？也就是通过一个进程来模拟一个CPU最底层的门电路计算。
由上面的推演让我想到了，流式计算将一个CPU的计算能力抽象成了一个进程，也就是老师讲的一个计算拓扑节点，这样我们
就可以获取更加超大规模的分布式计算能力了。

老师总结的流式计算特点：持续产生，易逝，实时。CUP的计算也有类似的特点。
流式计算的节点计算规则可以自定义，CPU的计算逻辑不能很轻易的更新。


再想到一个点：华为将原来通过软件处理的很多能力通过Soc集成到芯片中，这样来提高芯片的处理能力，但是Soc制作成本（俗称流片）很昂贵。
而分布式计算将本来硬件处理的能力抽象到软件层面来实现，这样可以更加灵活，也突破了传统计算机计算的边界。
两者走的是不同的方向，虽然它们的场景可能不经相同，但是都是为了提升计算性能而做的努力。

以上纯属自己的相互思考和联系，望大牛们看到到错误后能给与指正，谢谢！