最近出现了一个很火的词，叫做流式计算，可以做很高的实时处理，比如Twitter的Storm，它的特点是不处理静态数据，而是处理会连续产生的流式数据，而Hadoop专注于批处理，因为Hadoop为批处理作了高度优化，MapReduce系统典型地通过调度批量任务来操作静态数据；而流式计算的典型范式之一是不确定数据速率的事件流流入系统，系统处理能力必须与事件流量匹配，或者通过近似算法等方法优雅降级，通常称为负载分流（load-shedding）。
所以两者应用场景还是不同的。
最近比较关心一个问题，就是大数据的实时查询。一般如何实现呢，简单了解了一下，大概有几种方式吧：
（1）HBase+Solr：比如某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据，供前台页面即时查询。HBase无可置疑拥有其优势，但其本身只对rowkey支持毫秒级的快速检索，对于多字段的组合查询却无能为力。针对HBase的多条件查询也有多种方案，但是这些方案要么太复杂，要么效率太低，基于Solr的HBase多条件查询原理很简单，将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引，通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条件的rowkey值，拿到这些rowkey之后在HBASE中通过指定rowkey进行查询。
（2）Impala：Hadoop的新成员，是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。
还需要进一步的调研。