实时大数据处理涉及以低延迟处理连续数据流，从而实现即时分析和操作。 这通常使用旨在水平扩展并处理到达数据的分布式系统来实现。 核心组件包括数据摄取层、处理引擎以及用于中间或最终结果的存储。 例如，Apache Kafka 通常用于摄取大量数据流，而 Apache Flink 或 Spark Streaming 使用跨集群的并行化任务处理数据。 结果可能存储在 Cassandra 等数据库中，或直接发送到仪表板或 API 以进行实时决策。
实时处理框架依赖于两种主要模型：微批处理和逐事件处理。 像 Spark Streaming 这样的工具将数据分成小批次（例如，1 秒间隔），以平衡延迟和吞吐量，而像 Flink 这样的引擎则处理单个事件以实现亚秒级延迟。 这些系统处理状态管理，允许它们跟踪聚合（例如，滚动平均值）或窗口计算（例如，“过去 5 分钟的传感器数据”）。 例如，欺诈检测系统可能使用 Flink 来分析 500 毫秒窗口内的交易模式，通过将当前活动与存储在像 Redis 这样的分布式键值存储中的历史基线进行比较来标记异常。
为了确保可靠性和可扩展性，实时系统需要容错和弹性资源分配。 处理引擎通过检查点（定期将状态保存到持久存储）和重放机制来实现容错。 像 AWS Kinesis Data Analytics 或 Google Cloud Dataflow 这样的云原生服务通过自动调整基于数据量的计算资源来简化扩展。 开发人员通常通过对数据流进行分区（例如，按用户 ID 分片）和使用内存缓存来优化性能。 一个实际的例子是一个网络监控工具，它每秒处理 100 万个日志，使用规则引擎触发流量峰值的警报，并将汇总的指标写入到像 InfluxDB 这样的时序数据库——所有这些都在数据生成后的 2 秒内完成。