使用R语言进行实时数据流和批处理数据的融合处理可以通过以下步骤实现：
实时数据流处理：使用R语言的流处理库（如streamR）或结合其他实时数据处理框架（如Apache Kafka、Spark Streaming）来处理实时数据流。在这一步骤中，可以将从实时数据源接收到的数据进行处理、转换和分析，并将结果存储在内存中或实时数据库中。
批处理数据处理：使用R语言的数据处理和分析库（如dplyr、data.table）来处理批处理数据。将批处理数据加载到R环境中，进行数据清洗、转换、聚合和分析。
融合实时数据流和批处理数据：将实时数据流和批处理数据进行融合处理。可以通过使用时间窗口来对实时数据流和批处理数据进行连接和匹配，或者通过将实时数据流和批处理数据合并到同一个数据结构中进行联合分析。
结果展示和存储：最后，将融合处理后的数据结果展示在可视化界面中，或者将结果存储到数据库或数据仓库中供后续分析和查询使用。
总之，通过结合实时数据流和批处理数据的处理能力，可以实现更全面和深入的数据分析和挖掘，为实时决策和业务应用提供更有力的支持。