传统java技术也能实时处理数据，为什么还要用大数据分布式技术实时处理呢

传统Java技术确实能够处理数据，包括实时数据处理，但其在处理大规模、高并发和高速率的数据流时可能面临一些挑战。相比之下，大数据分布式技术在实时处理方面具有以下优势：

1. 扩展性：大数据分布式系统如Apache Hadoop、Spark等，设计之初就考虑了水平扩展能力。当数据量增加或处理需求提升时，可以通过添加更多节点到集群中来线性地扩展计算和存储资源，而无需增强单个节点的能力。

2. 高吞吐量：分布式系统通过并行处理大量数据，可以显著提高数据处理的吞吐量。这对于需要实时分析海量数据流的应用场景至关重要，比如实时日志分析、在线推荐系统等。

3. 低延迟：大数据实时处理框架（如Apache Flink、Spark Streaming）专为低延迟数据处理设计，能够在毫秒级甚至亚秒级的时间内完成数据处理，满足即时决策和响应的需求。

4. 容错性：分布式系统通常具备良好的容错机制，即使个别节点发生故障，也不会影响整个系统的正常运行，保证了数据处理的连续性和可靠性。这对于要求7x24小时不间断服务的业务场景尤为重要。

5. 复杂数据分析能力：大数据技术栈不仅支持简单的数据处理，还提供了丰富的工具和算法库，便于进行复杂的数据分析、机器学习和人工智能应用，这在传统的Java应用中实现起来可能更为复杂和低效。

6. 成本效益：利用云计算平台（如阿里云MaxCompute、DataWorks、Realtime Compute等）提供的大数据服务，企业可以根据实际需求动态调整资源，避免了前期高昂的硬件投资，降低了运营成本。

综上所述，虽然传统Java技术也能处理实时数据，但在面对大规模、高并发和对实时性有严格要求的场景下，采用大数据分布式技术是更高效、灵活且经济的选择。