在传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到数据库中。当人们需要的时候通过数据库对数据做查询，得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理，但是结果却非常的紧凑，尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题，类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决问题。这就引出了一种新的数据计算结构---流计算方式。它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。比较早期代表系统有IBM的System S，它是一个完整的计算架构，通过“stream computing”技术，可以对stream形式的数据进行real-time的分析。“最初的系统拥有大约800个微处理器，但IBM称，根据需求，这个数字也有可能上万。研究者讲到，其中最关键的部分是System S软件，它可以将任务分开，比如分为图像识别和文本识别，然后将处理后的结果碎片组成完整的答案。IBM实验室高性能流运算项目的负责人Nagui Halim谈到：System S是一个全新的运算模式，它的灵活性和速度颇具优势。