实时数据分析使用哪些技术？

实时数据分析技术在数据到达时对其进行处理并从中获取洞察，从而能够对事件做出即时响应。这对于欺诈检测、动态定价、物联网监控和运营仪表板等对低延迟有本质要求的场景至关重要。 核心技术包括流处理平台（如Apache Kafka和Apache Flink），用于摄入和处理连续的数据流。内存数据库（如Redis或Apache Ignite）提供快速的数据访问。现代云数据仓库（如Snowflake和BigQuery）支持流摄入。复杂事件处理（CEP）引擎可识别事件流中的模式。变更数据捕获（CDC）工具捕获数据库变更以进行近实时复制。 实施实时分析需要根据数据量、速度和延迟要求选择合适的技术。典型步骤包括：使用Kafka或云等效工具搭建流处理管道；使用Spark Streaming、Flink或云原生工具处理流数据；利用内存数据存储或快速查询层；以及与Tableau等可视化工具集成。这通过更快的决策制定、通过个性化增强客户体验、预测性维护和即时异常检测来交付业务价值。