你知道什么是实时大数据分析吗？如何实现

1 什么是实时大数据分析

实时大数据分析是一种用大数据技术，以及实时计算技术和集群计算技术，进行大数据分析，实时生成查询的分析技术。通过分析大规模数据，不停收集和处理新的数据，及时响应事件，可以提供有效的实时反应，来匹配商业需求，更好的挖掘重要的商业洞察，让决策者实现明智的决策。

2 为什么使用实时大数据分析

随着科学技术的进步，企业生产和管理环境变得越来越复杂，客户也有了更多的需求，面对大量繁琐的数据，如果要建立一个实时的信息体系，使得有效信息能够快速的反馈给决策者们，这样让决策者们有更多的时间和空间来作出更合理的决策，而实时大数据分析正是这种情况下的好帮手。它能够更迅速的处理大量繁琐的数据，及时提供有效反应，帮助企业更快更有效的实现决策。

3 如何实现实时大数据分析

（1）实时数据获取

首先，先获取Hadoop大数据系统中的实时数据，这些数据可以将来自传感器、机器、用户行为等各种部分采集，然后将这些数据以流式的形式，用流数据传输技术，将数据发送到处理端，例如Kafka系统等。

（2）数据处理

接收到数据之后，就可以开始对这些数据进行处理。首先，要对数据进行过滤和清洗，例如，检查数据是否完整，确认数据是否有损坏，去除不完整的数据，去除重复的数据，等等。然后使用Spark Streaming等技术，将这些经过清洗的数据处理成更加利于分析的数据格式，例如将数据进行分组等。

（3）实时分析

将这些数据进行分组后，可以使用Hadoop的MapReduce算法，或者Spark的算法等技术，进行数据分析，将各种需要的数据排序和汇总，最终得到统计有效数据，以及相应的结果。

（4）结果展示

最后，根据实时分析结果，可以使用各种数据可视化技术，如Power BI，Tableau，数据可视化工具等，对数据结果进行可视化展示，让决策者们比较容易的进行数据分析，针对不同的情况进行数据分析。