实时大数据处理对于需要根据传入数据流进行即时分析和操作的应用程序至关重要。与以大型、预定块处理数据的批处理不同，实时处理在生成数据时对其进行分析。这使组织能够在几秒或几毫秒内响应事件，这对于欺诈检测、系统监控或实时客户交互等用例至关重要。例如，检测欺诈交易的支付平台必须每秒分析数百万个事件，以在可疑活动完成之前阻止它们。如果没有实时功能，此类系统将无法有效地防止损失。
实时处理的技术基础包括旨在处理高吞吐量、低延迟数据流的工具和框架。 Apache Kafka（用于数据摄取）、Apache Flink（用于流处理）和内存数据库（用于快速数据访问）等技术通常用于构建这些系统。开发人员必须构建管道以增量方式处理数据，通常使用事件驱动架构或水平扩展的微服务。例如，跟踪送货车辆的物流公司可能会使用 Kafka 摄取 GPS 数据，并使用 Flink 计算预计到达时间，从而实时更新仪表板。这需要仔细管理状态、容错和反压，以避免瓶颈。
实时处理的业务价值在于能够更快地做出决策并改善用户体验。在电子商务中，实时推荐引擎会根据用户当前的浏览行为调整产品推荐，从而提高转化率。同样，制造业中的物联网系统会分析传感器数据以触发即时维护警报，从而减少停机时间。然而，实施实时系统会带来一些挑战，例如处理乱序数据、确保一致性以及管理资源成本。开发人员必须平衡延迟、准确性和可扩展性——例如，在流处理中使用窗口技术来聚合特定时间间隔内的数据。虽然并非所有应用程序都需要实时功能，但对于延迟会直接影响结果的场景来说，它必不可少。