数据延迟：
离线数据处理通常关注大规模数据集的批处理，处理时间可以从几分钟到数小时甚至更长。因此，离线处理可以容忍较高的数据延迟，不需要实时或接近实时的结果。而实时数据处理要求尽可能低的延迟，通常在毫秒或秒级别内提供实时响应。
数据流处理
实时数据处理通常是基于数据流的方式进行，即数据以连续的流式方式到达，并立即进行处理和分析。数据流处理强调对无限数据流的实时处理能力，需要考虑数据的有序性、窗口处理、状态管理等方面的设计。而离线处理则更适合于批量数据的处理，数据的到达和处理是离散的。
数据处理模型
离线数据处理通常使用批处理模型，将数据分成批次进行处理和分析。这种模型适合于对整个数据集进行全面分析和计算。实时数据处理则更倾向于流式计算模型，以持续的数据流为基础，进行实时的增量计算和分析。
数据存储
离线数据处理通常使用离线数据仓库或数据湖作为数据存储和处理的基础。这些存储系统可以优化大规模数据集的存储和查询效率。实时数据处理则需要更快的数据访问速度，通常使用内存数据库、实时计算引擎或实时数据仓库等技术来支持实时查询和分析。
数据一致性
离线数据处理通常可以接受一定程度的数据延迟和不一致性。批处理作业可以在一定时间窗口内处理数据，并在处理完成后提供一致的结果。实时数据处理要求更高的数据一致性，需要实时地更新和维护状态，并提供准确的实时结果。