Hadoop本身并不是一个专门的实时数据处理框架，但通过集成其他工具和框架，它也可以支持实时数据处理。以下是Hadoop支持实时数据处理的主要方法和技术：
使用Apache Kafka：作为消息队列，Kafka能够实时收集并传输数据到Hadoop生态系统中，供实时处理框架使用。
集成Apache Storm或Apache Flink：这些框架能够处理高速流入的数据流，并进行实时分析和处理。
实时查询：使用Apache Druid或Apache Phoenix等实时查询引擎，在Hadoop上进行实时数据分析和查询。
内存计算：利用Spark等内存计算框架进行数据处理，减少磁盘I/O操作，加速数据处理速度。
Lambda架构：采用Lambda架构将实时处理与批量处理结合，实现数据处理的实时性和准确性。
SQL on Hadoop：使用Hive或Impala等工具，可以在Hadoop上执行SQL查询，实现数据的实时查询和分析。
Hadoop Streaming：允许使用任何语言编写的map和reduce程序在Hadoop集群上运行，实现数据的实时处理。
结合Apache Spark Streaming和Hadoop MapReduce：实现实时数据处理和批量处理的结合，满足不同的业务需求。
通过上述方法和技术的组合，可以在Hadoop环境中实现高效的实时数据处理，满足业务对实时性的要求。