实时数据流处理面临三个主要挑战：处理大量数据流、确保低延迟处理和保持容错能力。这些挑战源于需要可靠且高效地处理连续数据流，同时满足严格的性能要求。开发人员必须平衡系统可扩展性、资源管理和数据一致性，才能构建有效的流处理管道。
首先，在处理可变数据量时，可扩展性至关重要。例如，社交媒体平台在直播活动期间可能会遇到用户活动突然激增的情况，这需要流处理系统进行横向扩展。诸如 Apache Kafka 之类的工具使用分区将数据分布在多个节点上，但是负载分布不均可能会造成瓶颈。开发人员必须设计分区策略（例如，按用户 ID 或时间戳），并实现自动扩展机制以动态添加或删除资源。但是，扩展有状态的组件（例如，跟踪聚合的流处理器）会增加复杂性，因为在不丢失数据的情况下重新分配正在进行的计算并非易事。
其次，低延迟处理需要优化资源利用率。诸如 Apache Flink 或 Spark Streaming 之类的流处理框架以微批处理或逐事件的方式处理数据，但是要实现亚毫秒级的延迟需要仔细的调整。例如，欺诈检测系统必须立即分析交易，这涉及最小化序列化开销并避免处理管道中的阻塞操作。内存管理同样至关重要：在内存中为窗口操作（例如，24 小时聚合）保存过多数据会造成内存不足的风险，而过于频繁地刷新会增加延迟。开发人员通常会在准确性和速度之间进行权衡，例如，使用近似算法（如用于计数估计的 HyperLogLog）来减少计算时间。
第三，在分布式系统中，容错和数据一致性难以保证。如果在处理过程中节点发生故障，则系统必须恢复丢失的数据，而不会重复工作。Kafka 使用复制和确认来防止数据丢失，而诸如 Apache Beam 之类的框架则实现检查点以定期保存状态。但是，精确一次处理（即使在发生故障之后也能确保每个事件仅处理一次）需要源、处理器和接收器之间的协调。例如，如果服务器在流处理过程中重新启动，则用于计算实时销售总额的零售分析管道必须避免重复计算订单。开发人员还必须使用水印或事件时间处理来处理乱序数据（由于网络延迟，这在全球部署中很常见），以保持结果的准确性。