什么是实时计算？数据的业务价值会随着时间的流失而迅速降低，因此在数据发生后必须尽快对其进行计算和处理。目前，对于信息的高时效性和可操作性要求越来越高，这就要求软件系统能够在更短的时间内处理更多的数据。而传统的大数据处理模型将在线事务处理和离线分析从时序上完全分开，对于数据加工均遵循传统的日清日毕模式，即以小时甚至以天为计算周期对当前数据进行累计并处理。显然，传统的大数据处理方式无法满足数据实时计算的需求。数据处理时延造成的影响对要求苛刻的业务场景会非常明显，例如实时大数据分析、风控预警、实时预测和金融交易等领域。
实时计算可以有效地缩短全链路数据流时延、实时化计算业务逻辑、平摊计算成本，最终有效满足实时处理大数据的业务需求。
具备三大特点：
实时（Realtime）且无界（Unbounded）的数据流
实时计算面对的数据是实时且流式的，这些数据按照时间发生顺序被实时计算订阅和消费。例如网站的访问单击日志流，只要网站不关闭，其单击日志流将不停产生并进入实时计算系统。
持续（Continous）且高效的计算
实时计算是一种事件触发的计算模式，触发源为无界流式数据。一旦有新的流数据进入实时计算系统，它就立刻发起并进行一次计算任务，因此整个过程是持续进行的。
流式（Streaming）且实时的数据集成
被流数据触发的计算结果，可以被直接写入目的数据存储。例如将计算后的报表数据直接写入阿里云关系型数据库RDS（Relational Database Service）进行报表展示。因此流数据的计算结果可以同流式数据一样，持续被写入目的数据存储。
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