大数据实时处理技术的挑战主要包括以下几个方面：
1.数据体量巨大
随着互联网、物联网和其他数据源的普及，数据量呈指数级增长，数据处理和分析的压力也随之增大。大数据通常以TB、PB甚至EB为单位进行存储和处理。传统数据处理方法在处理大规模数据时会面临性能瓶颈，需要升级。
2.数据的多样性和复杂性
数据的来源和类型越来越多样化，同时还包含了各种结构化和非结构化数据，这就使得数据的处理和分析变得更加复杂。例如，智能电网运行时的数据价值密度较低，例如电网监控视频，其在实际监控管理的过程中，总数据中十分有用的信息量是非常少的，多数的数据都是正常数据。
3.高性能计算和存储需求
大规模数据的处理和分析需要高性能计算和存储设备来支撑，并且要求快速的数据读写速度和高容量的存储空间。
4.实时性要求
一些应用场景需要实时处理和分析数据，例如网络安全监控、金融交易等。然而，传统的批处理大数据系统无法查询到最新的实时数据，存在数据迟滞等问题。相较于批处理大数据系统，以Spark
Streaming、Storm、Flink为代表的流处理大数据系统将实时数据通过流处理，逐条加载至高性能内存数据库中进行查询。此类系统可以对最新实时数据实现高效预设分析处理模型的查询，数据迟滞低。然而受限于内存容量，系统需丢弃原始历史数据，无法在完整大数据集上支持AdHoc查询分析处理。
5.缺乏专业人才
企业普遍缺乏掌握大数据技术的专业化人才，很多情况下，企业负责数据人员既要做需求，又要做开发，还要做运维。这种情况使得大数据运维变得越来越困难。
6.成本问题
大数据项目的部署有时候给企业带来的不是“大价值”，而是“大成本”。企业需要考虑的是新增硬件的费用，例如：机房、服务器、存储以及电力消耗等。此外，即使选择云数据架构解决方案，如果沿用过去的本地化部署的“超配”思维，资源过度配置，不必要的容量以及环境的可见性不良等问题，也会导致云计算成本失控。
以上就是大数据实时处理技术的主要挑战。面对这些挑战，大数据技术的研究和应用仍在不断发展和完善中。
