在Java中进行人脸识别并进行实时数据分析，通常涉及以下几个步骤：
- 环境搭建：首先，你需要安装Java开发环境，以及人脸识别和数据分析所需的库。例如，你可以使用OpenCV库进行图像处理和人脸识别，使用Apache Kafka进行实时数据流处理，使用Hadoop或Spark进行大数据分析。
- 人脸识别：使用OpenCV库进行人脸识别。你可以使用预训练的人脸检测器（如Haar级联分类器或深度学习模型）来检测图像中的人脸，然后使用人脸关键点检测器（如基于深度学习模型的MTCNN）来提取人脸关键点，最后使用人脸识别算法（如FaceNet）将人脸特征向量化并进行比对。
- 实时数据流处理：使用Apache Kafka进行实时数据流处理。你可以将摄像头捕获的图像数据推送到Kafka主题中，然后使用Kafka消费者订阅这些主题并处理接收到的数据。在处理数据时，你可以将人脸特征向量化并存储到数据库中，以便后续分析。
- 大数据分析：使用Hadoop或Spark进行大数据分析。你可以从数据库中读取存储的人脸特征向量，并使用Hadoop或Spark进行聚类、分类等操作。这些操作可以帮助你发现人脸之间的相似性、识别不同人群等。
需要注意的是，以上步骤只是一个大致的流程，实际实现时可能需要根据具体需求进行调整。此外，人脸识别和数据分析都是计算密集型任务，需要较高的硬件配置才能保证实时性。
另外，你提到的“Java人脸识别如何进行实时数据分析”这个问题可能存在一些误解。人脸识别本身是一种计算机视觉技术，而实时数据分析则是一种数据处理技术。虽然你可以将这两者结合起来，但在实际应用中，它们通常是分开进行的。例如，你可以使用人脸识别技术从摄像头视频中提取人脸数据，然后将这些数据发送到实时数据分析系统进行处理和分析。