在分析中处理实时流数据需要结合多种工具和技术，这些工具和技术旨在以低延迟处理连续的数据流。核心方法是在数据到达时进行摄取、处理和分析，而不是先存储。Apache Kafka、Amazon Kinesis 或 Apache Pulsar 等系统常用于数据摄取。这些工具充当缓冲区，允许数据生产者（例如，物联网设备、网络服务器）发布流数据，而消费者（处理系统）则订阅这些流。例如，一个网约车应用可能使用 Kafka 收集司机的 GPS 更新，并将其发送到处理引擎。这种设置确保数据立即可用于分析，避免了批处理存储引起的延迟。
数据摄取后，流处理框架，如 Apache Flink、Apache Storm 或 Spark Streaming，负责计算处理。这些系统以小窗口（例如，每秒间隔）或逐个事件的方式处理数据，从而实现实时转换、聚合或异常检测。例如，欺诈检测系统可能使用 Flink 实时分析信用卡交易，并在毫秒内标记异常消费模式。为了管理状态（例如，维护计数或会话数据），这些框架使用检查点或内存存储。例如，一个社交媒体平台跟踪热门话题标签时，可能在 5 分钟窗口内聚合计数并持续更新仪表板。
最后，处理后的数据会存储或可视化以便采取行动。时间序列数据库，如 InfluxDB 或云服务，如 AWS Timestream，经过优化，可对流数据进行快速写入和查询。Grafana 或 Kibana 等可视化工具可以显示实时指标，例如服务器健康仪表板。将流数据与批处理数据结合使用也很常见——例如使用 Apache Kafka 提供实时警报，同时将原始数据存档在 Hadoop 中以供后续分析。开发人员必须设计具有容错能力（例如，Kafka 的复制）和可伸缩性（消费者组自动伸缩）的管道，以处理可变数据速率。例如，一个电子商务网站可能在购物高峰时段扩展 Flink 作业，以保持库存更新的低延迟。