Hadoop本身并不支持实时分析，因为它是按照批量处理系统设计的，在处理速度上无法满足实时分析的需求。然而，通过一些技术和工具，可以在Hadoop生态系统中实现近实时的数据分析。以下是具体介绍：
Hadoop与实时分析
- Hadoop的局限性：Hadoop主要用于批量处理大规模数据集，不适合低延迟的数据流处理。
- 实时分析的实现：为了克服Hadoop的实时处理限制，通常会与其他实时处理框架（如Apache Kafka和Apache Storm）结合使用。
实时数据处理的方法
- 使用Apache Kafka：作为消息队列，将实时数据流入Kafka集群中。
- 使用Apache Storm或Apache Flink：作为实时数据处理引擎，处理Kafka中的数据流。
- 使用Apache HBase或Apache Cassandra：作为实时数据存储，将处理后的数据持久化存储。
实时分析的技术集成示例
- 数字广告公司RubiCon Project：使用Storm复杂事件处理引擎捕获和快速分析广告竞标流程中的大量数据，然后将数据发送到Hadoop集群中进行进一步处理。
综上所述，虽然Hadoop本身不是为实时分析设计的，但通过与其他技术集成，可以实现近实时的数据分析。这为需要处理大量数据并进行实时分析的用户提供了一种有效的解决方案。