實(shí)時(shí)計(jì)算是指在數(shù)據(jù)流入系統(tǒng)之后，盡可能地實(shí)時(shí)地處理和分析數(shù)據(jù)，并在較短時(shí)間內(nèi)生成結(jié)果和反饋信息。它主要應(yīng)用于需要及時(shí)反饋的場(chǎng)景，例如在線廣告、網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控、電商實(shí)時(shí)推薦等。
常用的實(shí)時(shí)計(jì)算框架包括：
Apache Flink：一款開(kāi)源的流處理引擎，提供了低延遲、高吞吐量的實(shí)時(shí)計(jì)算和流處理能力。
Apache Storm：另一款開(kāi)源的分布式實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，具有高性能、高可靠性的特點(diǎn)。
Apache Spark Streaming：Spark生態(tài)系統(tǒng)中的流處理模塊，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算和批處理計(jì)算的結(jié)合。
Apache Kafka Streams：一個(gè)輕量級(jí)的流處理庫(kù)，可以將Kafka消息隊(duì)列作為輸入源，并將處理結(jié)果輸出到Kafka中。
Apache Samza：LinkedIn開(kāi)源的流處理引擎，支持大規(guī)模流處理和分布式流處理。
Amazon Kinesis：亞馬遜云計(jì)算服務(wù)提供的流處理服務(wù)，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集、處理和分析。
這些框架各有特點(diǎn)，可以根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求選擇適合的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。
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