大数据实时汇总软件是指那些能够在数据产生时即时收集、处理和分析数据的软件工具。这类软件对于企业而言非常重要，因为它们可以帮助企业快速响应市场变化，提高决策效率，优化业务流程。以下是一些常见的大数据实时汇总软件：
1. Hadoop生态系统：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它提供了一套工具，可以处理大规模数据集。Hadoop生态系统包括Hadoop YARN、Hive、Pig等组件，它们可以在数据产生时进行实时汇总。例如，Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以在数据写入Hadoop文件系统后立即进行分析，从而提供实时的数据查询和报表生成。
2. Spark：Spark是一个快速的通用并行计算引擎，它允许用户在内存中执行数据处理操作。Spark提供了RDD（弹性分布式数据集）的概念，可以在数据产生时进行实时汇总。例如，Apache Spark SQL提供了一个类似于SQL的查询语言，用于在内存中对结构化数据进行查询和分析，从而实现实时数据汇总。
3. Apache Storm：Apache Storm是一个用于实时流数据处理的框架，它允许用户在数据产生时进行实时聚合和分析。Storm使用事件驱动的方式来处理数据流，可以将实时数据汇总任务部署在多个节点上，从而提高处理速度。
4. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式发布/订阅消息系统，它允许用户在数据产生时进行实时数据汇总。Kafka具有高吞吐量、低延迟的特点，可以处理大量的实时数据流。通过使用Kafka Streams API，用户可以在数据产生时进行实时分析和处理。
5. Apache Flink：Apache Flink是一个高性能的流处理框架，它支持实时数据流的处理和分析。Flink具有可扩展的架构和高度容错性，可以处理大规模的实时数据流。通过使用Flink的Streaming API，用户可以在数据产生时进行实时数据汇总和分析。
6. Apache NiFi：Apache NiFi是一个开源的网络数据包处理器，它支持实时数据流的处理和分析。NiFi具有高度可扩展性和灵活性，可以适应各种规模的实时数据流。通过使用NiFi的Dataflow模块，用户可以在数据产生时进行实时数据汇总和分析。
7. Apache Storm Streams：Apache Storm Streams是Apache Storm的一个子项目，它提供了一个用于实时数据流处理的API。Storm Streams支持实时数据汇总和分析，可以与Storm的其他组件（如Storm UI、Storm Graph）集成使用。
8. Apache Flink Streaming：Apache Flink Streaming是Apache Flink的一个子项目，它提供了一种基于事件的实时数据分析方法。Flink Streaming支持实时数据流处理和分析，可以与Flink的其他组件（如Flink Scheduler、Flink Execution Engine）集成使用。
9. Apache Kafka Streams：Apache Kafka Streams是Apache Kafka的一个子项目，它提供了一个用于实时数据流处理的API。Kafka Streams支持实时数据流处理和分析，可以与Kafka的其他组件（如Kafka Connect、Kafka Manager）集成使用。
10. Apache NiFi Dataflow：Apache NiFi Dataflow是Apache NiFi的一个子项目，它提供了一个用于实时数据流处理的API。NiFi Dataflow支持实时数据流处理和分析，可以与NiFi的其他组件（如NiFi Gateway、NiFi Admin）集成使用。
这些大数据实时汇总软件各有特点，企业可以根据自己的需求选择合适的工具。在选择软件时，需要考虑软件的性能、稳定性、易用性以及与其他系统的兼容性等因素。
