隨著大數據技術的普及，迎來了數據爆發時代，一時間數據出現了多種叫法，熱數據也是其中一種叫法，相關的還有冷數據和溫數據，若想了解如何從熱數據中得到價值，首先就要了解什么是熱數據。

熱數據為即時在線數據，通常需要被頻繁的訪問，表明當前某個事件正在發生，例如用戶的網頁瀏覽行為，銀行、信用交易數據，實時的地理位置狀態等，通常這些熱數據多存在于第三方的平臺或基于某個第三方的APP系統。

熱數據應用的場景多為從獲取的數據中快速分析計算，得出結果來輔助銀行進行非法交易操作的快速定位與制止；輔助定位交通違規等不法行為發生；實時關注顧客正在瀏覽的位置，進行精準影響等。

所以從熱數據中獲取有價值的數據，需要實現高速的批量數據采集，采用實時計算甚至是毫秒級計算的能力，數據庫需要具備高精度的存儲格式，對于不同類型數據采用不同存儲手段，以實現快速存儲，快速讀取。

實時數據采集可以使用KafKa、Flume等技術，實時計算可以使用流處理技術，如：SparkStreaming、Storm，之后使用Redis、Memcache、MongoDB等內存數據庫提供數據的快速實時查詢服務，輔助決策分析。