大数据架构如何支持实时数据处理？

大数据架构通过利用专为高吞吐量、低延迟摄取和分析连续数据流而设计的专用组件，支持实时数据处理。关键概念包括流处理（对运动中的数据进行即时计算）以及Apache Kafka（消息传递/队列）或Apache Flink（流处理引擎）等技术。其意义在于能够对实时数据进行即时洞察和操作，这对于欺诈检测、物联网监控、动态定价和个性化用户体验等用例至关重要。 核心组件通常包括用于可靠数据摄取和缓冲的分布式消息队列/流平台（例如Kafka）、用于对数据流执行计算的流处理引擎（例如Flink、Spark Streaming、Storm）以及用于处理结果的低延迟存储/数据库（例如Cassandra、Druid）。特点包括微批处理或真正的流处理模型、有状态处理能力、容错性和水平可扩展性。这种架构通过支持实时仪表板、预测性维护、算法交易和复杂事件处理系统，改变了各个行业，直接影响运营敏捷性。 实施包括： 1. 将高速数据流摄取到分布式消息传递/流层中。 2. 利用流处理引擎近实时地对数据应用计算、聚合或机器学习模型。 3. 将处理后的结果或可操作警报持久化到快速访问存储中，或直接推送到消费应用程序。 这提供了关键的业务价值：基于最新信息实现更快的决策制定，自动对事件做出即时响应，改善客户交互，并通过仅靠批处理无法获得的及时洞察获得竞争优势。