大数据实时处理框架有哪些

大数据实时处理框架是一类用于处理和分析大规模数据集的系统，它们能够在数据产生后立即进行处理，以提供实时或近实时的分析结果。以下是一些常见的大数据实时处理框架：

1. Apache Kafka：Kafka是一个分布式流处理平台，它允许生产者将数据发送到一个主题，然后由消费者从多个主题中读取数据并进行处理。Kafka支持高吞吐量的数据流，适用于实时数据处理和流式计算。

2. Apache Storm：Storm是一个开源的分布式流处理框架，它使用微线程（micro-threads）来处理数据流。Storm提供了丰富的功能，包括实时计算、容错性、可扩展性和易于集成。

3. Apache Flink：Flink是一个高性能的流处理框架，它基于事件驱动的架构。Flink具有高吞吐量、低延迟和可扩展性的特点，适用于实时数据分析和流式计算。

4. Apache Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一个子项目，它提供了一种简单的方式来处理大规模数据集的实时流。Spark Streaming支持批处理和流处理，并且可以与Hadoop生态系统中的其他组件（如Hive和HBase）集成。

5. Apache Samza：Samza是一个开源的批处理和流处理框架，它提供了一种简单的方式来处理大规模数据集。Samza支持多种数据源，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop和Spark）集成。

6. Apache NiFi：NiFi是一个开源的数据管道工具，它提供了一种简单的方式来构建和管理数据流。NiFi支持多种数据格式，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop和Spark）集成。

7. Apache Flume：Flume是一个开源的日志收集和传输系统，它可以将日志数据实时地发送到各种存储系统中。Flume支持多种数据源，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop和Spark）集成。

8. Apache Presto：Presto是一个开源的关系型数据库查询引擎，它提供了一种简单的方式来处理大规模数据集的实时查询。Presto支持多种数据源，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop和Spark）集成。

9. Apache Impala：Impala是一个开源的SQL查询引擎，它提供了一种简单的方式来处理大规模数据集的实时查询。Impala支持多种数据源，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop和Spark）集成。

10. Apache HBase：HBase是一个开源的分布式数据库，它提供了一种简单的方式来存储和查询大规模数据集。HBase支持实时写入和读操作，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop和Spark）集成。

这些大数据实时处理框架各有特点，适用于不同的应用场景。在选择适合的框架时，需要根据实际需求、数据量、性能要求等因素进行综合考虑。