大数据平台可以通过以下几种方式支持实时数据处理：
实时数据流处理：使用流式处理引擎（如Apache Flink、Apache Storm、Spark Streaming等）来处理实时数据流。这些引擎可以实时处理数据，并支持复杂的事件处理、窗口操作等功能。
内存计算：利用内存计算技术（如Apache Ignite、Hazelcast等）将数据存储在内存中，以加快数据处理速度。内存计算可以支持实时查询、聚合等操作。
实时查询：使用支持实时查询的数据库（如Apache Druid、Elasticsearch等）来存储数据，并通过查询引擎实时查询数据。这些数据库通常支持快速的聚合查询和复杂的数据分析。
事件驱动架构：采用事件驱动架构设计，将系统拆分为多个微服务，通过事件消息队列（如Apache Kafka、RabbitMQ等）实现服务之间的异步通信。这样可以实现实时数据处理和响应。
案例：某电商公司使用实时数据处理技术，通过流式处理引擎实时监控用户行为数据，对用户行为进行实时分析，从而实时调整推荐策略和广告投放，提升用户体验和销售效果。
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