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實時計算是指在數據流入系統之后，盡可能地實時地處理和分析數據，并在較短時間內生成結果和反饋信息。它主要應用于需要及時反饋的場景，例如在線廣告、網絡安全監控、電商實時推薦等。
常用的實時計算框架包括：
Apache Flink：一款開源的流處理引擎，提供了低延遲、高吞吐量的實時計算和流處理能力。
Apache Storm：另一款開源的分布式實時計算系統，具有高性能、高可靠性的特點。
Apache Spark Streaming：Spark生態系統中的流處理模塊，可以實現實時計算和批處理計算的結合。
Apache Kafka Streams：一個輕量級的流處理庫，可以將Kafka消息隊列作為輸入源，并將處理結果輸出到Kafka中。
Apache Samza：LinkedIn開源的流處理引擎，支持大規模流處理和分布式流處理。
Amazon Kinesis：亞馬遜云計算服務提供的流處理服務，可以實現實時數據的采集、處理和分析。
這些框架各有特點，可以根據不同的業務需求選擇適合的實時計算框架。
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