主流的大数据中面向实时处理业务场景的主流支撑技术有

在当今数据驱动的时代，实时数据处理已成为企业获取竞争优势的关键。主流的大数据技术支撑着这一需求，其中一些技术被广泛应用于实时处理业务场景中。以下是一些主流的大数据支撑技术：

1. Apache Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，它允许生产者将消息发送到多个消费者，并且消费者可以并行消费这些消息。这使得Kafka成为实时数据处理的理想选择。Kafka具有高吞吐量、低延迟和高可用性的特点，使其成为实时数据处理的首选技术之一。

2. Apache Storm：Storm是一个开源的分布式流处理框架，它支持快速构建可扩展的实时数据处理系统。Storm具有容错机制、易于扩展和灵活的数据模型等特点，使其成为实时数据处理的有力支撑。

3. Apache Flink：Flink是一个高性能的分布式流处理框架，它提供了一种简单的方式来实现实时数据处理。Flink具有高度可扩展、低延迟和高吞吐量的特点，使其成为实时数据处理的优选技术之一。

4. Apache Spark：Spark是一种通用的计算引擎，它支持批处理和流处理。Spark具有内存计算、弹性扩展和容错机制等特点，使其成为实时数据处理的有力支撑。Spark Streaming是Spark的一个子项目，它提供了一种简单的方式来实现实时数据处理。

5. Apache Storm Streams：Storm Streams是一个基于Storm的实时数据处理库，它提供了一种简单的方式来实现实时数据处理。Storm Streams具有高度可扩展、低延迟和高吞吐量的特点，使其成为实时数据处理的优选技术之一。

6. Apache Kafka Connect：Kafka Connect是一个用于将Kafka数据转换为其他数据存储或服务的工具。Kafka Connect具有高度可扩展、低延迟和高吞吐量的特点，使其成为实时数据处理的有力支撑。

7. Apache Flink Connect：Flink Connect是一个用于将Flink数据转换为其他数据存储或服务的工具。Flink Connect具有高度可扩展、低延迟和高吞吐量的特点，使其成为实时数据处理的有力支撑。

8. Apache Spark Streaming：Spark Streaming是一个用于处理实时数据流的库。Spark Streaming具有高度可扩展、低延迟和高吞吐量的特点，使其成为实时数据处理的优选技术之一。

9. Apache Kafka Streams：Kafka Streams是一个用于处理Kafka数据流的库。Kafka Streams具有高度可扩展、低延迟和高吞吐量的特点，使其成为实时数据处理的有力支撑。

10. Apache Kafka Consumer：Kafka Consumer是一个用于从Kafka集群中读取数据的消费者。Kafka Consumer具有高度可扩展、低延迟和高吞吐量的特点，使其成为实时数据处理的优选技术之一。

综上所述，主流的大数据支撑技术为实时处理业务场景提供了强大的支持。这些技术各有特点，可以根据具体的需求和场景进行选择和使用。