什么是大数据实时处理

批量处理是指收集一批交易数据，并在之后的某个时间点一次性处理这些数据。这种处理方式的延迟性较高，通常需要几个小时甚至几天的时间才能完成数据处理。批量处理更适用于对实时性要求不太高的大数据分析应用。

实时处理是指在数据产生的同时立即对其进行处理，没有明显的延迟。这种处理模式能够快速响应数据变化，对于需要低延迟的大数据分析应用非常重要，如物联网设备监控、金融交易分析等。

除了真正的实时处理外，还有一种被称为"近实时"处理的模式。它指的是在事件发生和使用处理后的数据之间存在一定的时间延迟，但这种延迟相对较短，在秒或毫秒的量级。近实时处理可以通过内存数据网格等大数据技术实现，以支持对高速、高容量数据流的快速分析。

内存数据存储系统是一种分布式内存数据存储系统，能够高效处理高速、高容量的数据流。它通过将数据存储在内存中而非磁盘，从而实现近乎实时的数据访问和分析。

流处理系统专门用于持续接收、丰富、分析和永久存储动态生成的新数据流，非常适合实时处理大数据。它们能以低延迟、高吞吐量的方式处理数据流，并将其导向分析系统。

复杂事件处理技术能够跨多个实时数据流识别模式和关系。它们可以高速缓冲、处理、转换和存储数据流，同时将其持续导向分析系统。

虽然批处理系统相比流处理具有较高延迟，但它们更适合对大型数据集进行深入分析。通过运行复杂查询和分析，批处理系统能够处理海量数据。

数据集成技术如ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）能够清理、去重和合并来自不同来源的数据，将其统一为标准格式，为后续处理和分析做好准备，对于统一多源异构数据至关重要。

要实现大数据实时处理，企业需要构建一个可扩展的数据管理系统，能够处理高速和大容量的数据流。

实时数据库利用流式处理技术非常适合实现大数据实时处理。它们可用于诸如在社交媒体平台上删除虚假新闻或实时监控中识别潜在扒手等应用。这些实时数据库与实时操作系统协同工作，通过事务调度策略确保数据的时间有效性。

大数据实时处理的关键是能够收集正确的数据、构建可扩展的数据管理系统，并执行近实时分析以实现快速决策。流式处理系统适用于新数据持续生成的大多数场景，如收集系统日志、社交媒体互动、电子商务和在线交易、金融交易以及物联网设备数据。

大数据实时处理可应用于多种实时场景，如基于阈值生成报告和触发操作的数据分析、监控设备性能并自动订购备件的物联网应用。

缓冲技术可以极大地提高性能，通过减少磁盘输入输出事务。缓冲管理器可以根据需要分配更多内存，快速访问数据并消除搜索时间。

与检查未完成事务的观察方法相比，预测性调度方法通过构建候选调度并确定事务是否会错过最后期限来组织最后期限，更加稳定，可以提高性能。

与相对较慢且昂贵的共享存储架构（如存储区域网络）相比，直连存储（如固态硬盘或高容量SATA磁盘）可以提供低延迟的数据访问，非常适合大数据分析。

对各种大数据框架和缓存策略进行仔细的配置优化，也可以提高大数据实时处理的性能。

利用超级计算能力可以显著加速大数据分析。超级计算机可以在极短的时间内分析万亿数据点，实现更快的模式识别、数据提取和其他分析操作。

与批处理相比，流处理技术更适合实时分析的低延迟要求。流处理逐个或微批次地摄取和处理数据记录，从而实现实时响应功能和滚动指标，而批处理在大型数据集上运行，延迟较高。

通过部署大数据分析和机器学习等AIOps技术，组织可以从不同来源实时摄取、聚合和分析大量数据，识别模式和相关性，从而做出更有效和及时的决策，提高大数据实时处理的可观察性。

存储和管理来自工业设备和传感器的大量近实时数据流是一个重大挑战。为了实现快速决策，数据存储、管理和处理需要更加紧密集成。

即使使用先进的系统，由于涉及海量数据，大数据分析仍可能需要数小时、数天甚至数周的时间才能完成。长时间运行使得追踪数据处理中未知或意外结果变得非常困难，调试数据处理也极其困难。

来自流媒体源的大量不断增长的数据，使得在实时分析中调节数据的完整性、结构和速度变得困难。传统的数据处理系统是为批量摄取和结构化数据而构建，不适合现代企业数据的动态性。

云基础设施的灵活性和可扩展性已经支持了新的流数据架构，可以根据需要消费、丰富、分析和存储流数据。但是，这些先进的系统仍然需要解决实时大数据处理的挑战。