【摘要】随着数据量的急剧增加，传统的数据处理方法已无法满足实时性和高效性的要求，因此，本研究提出了一种集成数据并行处理、分布式计算与任务调度的架构，结合高效的实时数据处理算法、数据分区策略以及异常检测机制，以解决大规模数据分析中的瓶颈问题。 通过数据清洗、格式转换及实时分析策略的结合，系统能够有效提高数据质量与分析效率。 同时，采用非关系型数据库（ＮｏＳＱＬ）和内存数据库技术优化数据存储，确保快速数据存取。 通过可视化与用户交互模块的设计，系统能够为用户提供直观的数据展示与灵活的交互操作。 研究表明：该架构不仅提升了系统性能，还增强了其在复杂应用场景中的适应能力，为实时流数据处理领域提供了高效、可扩展的解决方案。