大数据系统通过结合分布式架构、优化的处理层和专为实时操作设计的专用工具来处理高速数据。 这些系统优先考虑速度和可扩展性，以管理来自 IoT 传感器、金融交易或社交媒体源等来源的连续数据流。它们不依赖传统的批处理，而是使用内存计算、流处理框架和分区数据摄取等技术来最大限度地减少延迟并保持吞吐量。
一种关键方法是使用 Apache Kafka 或 Apache Pulsar 等分布式流平台。 这些工具充当消息代理，通过将生产者（数据源）与消费者（处理系统）分离，从而实现大规模的数据摄取。 例如，Kafka 将数据流分区到多个节点上，从而允许并行读/写操作。 这种分区确保即使每秒有数百万个事件，系统也可以将负载分配到各个集群上。 然后，Apache Flink 或 Apache Storm 等流处理框架以增量方式处理数据，使用窗口（例如，基于时间或基于计数的窗口）来聚合或分析数据块，而无需等待完整的批处理。 这避免了传统基于磁盘的存储和批处理造成的瓶颈。
为了在负载下保持性能，系统采用诸如内存缓存（例如，Redis）和反压机制之类的优化。 反压允许消费者在不堪重负时发出信号，从而通过暂时限制数据生产者来防止系统崩溃。 例如，处理传感器数据的实时仪表板可以使用 Flink 的有状态流处理来计算滚动平均值，同时动态调整摄取速率。 此外，容错是通过复制（跨节点存储数据副本）和检查点（定期保存状态以从故障中恢复）来实现的。 这些策略确保高速系统即使在数据量激增或硬件发生故障期间也能保持响应性和可靠性。