Hadoop如何处理实时数据流？

Hadoop最初主要是作为批处理框架设计的，但它并不是直接针对实时数据流处理。然而，通过一些扩展和组合其他技术，可以实现对实时数据流的支持：

1. **Apache Storm**: 这是一个分布式实时计算系统，它与Hadoop生态系统集成良好。Storm提供了一个实时数据管道模型，允许处理连续、无边界的数据流。

2. **Apache Flink**: Flink是一个支持批处理和实时处理的统一平台，它可以无缝地将流处理任务与Hadoop的批处理作业结合，处理实时数据。

3. **Spark Streaming**: Apache Spark提供了一种流处理API，可以在Hadoop集群上运行实时数据流应用。它基于微批处理，即在一个小的时间窗口内处理一批接一批的数据。

4. **HBase** 或 **Cassandra**: 这些列式存储系统虽然不是专门用于实时流处理，但在某些场景下，它们也能处理时间敏感的数据，如通过Memcached等缓存层做近实时查询。

5. **Kafka**: Kafka是一种高吞吐量的消息队列服务，常用于实时数据流的应用场景，而Hadoop可以消费来自Kafka的实时数据。