之前大數(shù)據(jù)遇到的Zui大挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)規(guī)模大(所以大家會稱之為“大數(shù)據(jù)”)，經(jīng)過工業(yè)界多年的努力和實踐，規(guī)模大這個問題基本已經(jīng)解決了。接下來幾年，更大的挑戰(zhàn)在于速度，也就是實時性。而大數(shù)據(jù)的實時性并不是指簡單的傳輸數(shù)據(jù)或者處理數(shù)據(jù)的實時性，而是從端到端的實時，任何一個步驟速度慢了，就影響整個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實時性。所以大數(shù)據(jù)的實時性，包括以下幾個方面：  

快速獲取和傳輸數(shù)據(jù)快速計算處理數(shù)據(jù)實時可視化數(shù)據(jù)在線機器學(xué)習(xí)，實時更新機器學(xué)習(xí)模型  

目前以Kafka，F(xiàn)link為代表的流處理計算引擎已經(jīng)為實時計算提供了堅實的底層技術(shù)支持，相信未來在實時可視化數(shù)據(jù)以及在線機器學(xué)習(xí)方面會有更多的產(chǎn)品涌現(xiàn)出來。當(dāng)大數(shù)據(jù)的實時性增強之后，在數(shù)據(jù)消費端會產(chǎn)生更多有價值的數(shù)據(jù)，從而形成一個更高效的數(shù)據(jù)閉環(huán)，促進整個數(shù)據(jù)流的良性發(fā)展

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