A kötegelt feldolgozás nagy csoportokban, ütemezett időpontokban kezeli az adatokat. Ahelyett, hogy minden egyes tranzakciót beérkezéskor feldolgozna, a rendszer összegyűjti és együtt futtatja azokat. A bankok évtizedekig használták a kötegelt feldolgozást a csekkek éjszakai elszámolására. A bérszámfejtő rendszerek kötegelt feldolgozást futtatnak a bérek és a levonások kiszámításához. A modell akkor működik, ha az időszerűség kevésbé fontos, mint a hatékonyság.

A kompromisszum a késleltetés. Egy hajnali 2-kor futó kötegelt feldolgozás azt jelenti, hogy az előző napi adatok csak reggel állnak rendelkezésre. Bérszámfejtés és számlázás esetén ez rendben van. Csalásészlelés vagy valós idejű árképzés esetén nem. A stream feldolgozás ezeket az eseteket az adatok beérkezésükkori elemzésével kezeli. Sok modern architektúra mindkettőt használja. A stream a sürgős eseményeket kezeli. A batch a historikus elemzést, az egyeztetést és a jelentéskészítést kezeli. A kettő kiegészíti egymást. A batch feladatok futtatása olcsóbb is, mert csúcsidőn kívüli órákban ütemezhetők, amikor a számítási erőforrások tétlenek. A Hadoop és a Spark népszerűsítette a nagyméretű kötegelt feldolgozást az elosztott klaszterekben. A technológia fejlődött, de a minta régi: gyűjtés, ütemezés, feldolgozás, kézbesítés.

Kötegelt feldolgozás jellemzői

• Ütemezett – meghatározott időközönként fut, gyakran éjszaka
• Nagy volumen – nagy adathalmazok hatékony feldolgozása
• Késleltetéstűrő – az eredményekre nincs szükség azonnal
• Erőforrás-hatékony – csúcsidőn kívüli számítási kapacitást használ
• Determinisztikus – ugyanaz a bemenet ugyanazt a kimenetet eredményezi

A kötegelt feldolgozás nem elavult. Ez a megfelelő eszköz, ha az átviteli sebesség fontosabb, mint a sebesség.