实时计算是一种能够对数据流进行低延迟、高吞吐处理与分析的技术，可实时生成结果并驱动决策。本栏目聚焦实时计算技术在商业智能领域的应用探索，分享帆软FineReport、FineBI等产品如何结合实时计算能力，助力企业实现数据实时监控、动态分析及业务敏捷响应，为读者提供技术洞察与实践参考。
你是否曾经遇到过这样的场景：数据实时分析系统一上线，计算资源和内存成本成倍激增，业务数据量一旦波动，Spark集群的节点和Redis的容量就像“无底洞”一样吞噬预算？或者，明明用了弹性扩展，实际效果却不理想，资源利用率极低，甚至还不如传统静态配置？这不是个例。随着企业数据量倍增，实时分析需求已经成为核心竞争力。如何精准控制实时分析成本，并让Spark和Redis“真正”弹性扩展，既能高效支撑业务高
冲击性的现实：据IDC报告，全球企业每年产生的数据量以 40% 速度快速增长，但仅有不到 10% 的数据能被实时处理和分析，绝大多数数据被“雪藏”在孤立系统中，无法为业务带来即时价值。你是否也曾经因为数据处理延迟，错失业务决策窗口？传统数据仓库、批处理工具已难以满足企业对实时计算、弹性扩展的迫切需求。大数据中，数据流动的速度决定企业竞争力，而 Spark 作为新一代分布式计算引擎，正成为解决实时分
想象一下，某电商平台在“双十一”大促期间，海量订单、支付、库存、用户行为数据如潮水般涌入。如果不能实时处理、分析这些数据，商家错过推荐机会，用户体验下降，甚至系统宕机损失巨大。大数据时代，企业面临的痛点不仅是数据量大，更是“数据处理速度与智能分析能力”。传统批处理方式在面对实时业务、复杂分析需求时常常力不从心。Spark作为新一代大数据处理引擎，以其高效的分布式计算能力和丰富生态，成为解决大数据问
你是否曾在项目中遇到这样的问题：数据量巨大、结构各异、业务分析需求复杂，传统数据库和批处理工具无法满足实时响应和多源数据融合？随着大数据时代的到来，数据类型的多样化、实时计算的需求激增，企业对数据处理能力的要求前所未有地高。根据《中国大数据产业发展报告（2023）》，中国企业平均每天需处理超过10TB的多样化数据，且时效性成为决策关键。然而，大多数企业的数据系统却因异构数据源、实时处理能力不足而陷
如果你是一位数据工程师，或者正在负责企业数字化转型，你一定听过这样的抱怨：“大数据系统总是慢半拍，数据分析要排队，实时决策成了笑话！”事实上，超70%中国企业在大数据应用的前两年，因数据处理效率低下而错失关键业务机会。数据爆炸时代，传统数据仓库动辄数小时的ETL和批量分析，早已无法满足实时业务需求。如何降本增效？Apache Spark凭什么能成为大数据实时计算的“顶流”技术？为什么越来越多的行业
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