在Hadoop环境中实现实时数据处理可以采用以下方法和技术：
使用Apache Kafka作为消息队列，将实时数据流入Kafka集群中。
使用Apache Storm或Apache Flink作为实时数据处理引擎，处理Kafka中的数据流。
使用Apache HBase或Apache Cassandra作为实时数据存储，将处理后的数据持久化存储。
结合Apache Spark Streaming和Hadoop MapReduce进行实时数据处理和批量处理的结合，实现实时和离线处理的融合。
使用Apache NiFi进行数据流的管理和监控，保证实时数据处理的高可靠性和高可用性。
使用Hadoop YARN进行资源管理，确保实时数据处理任务的高效执行。
通过上述方法和技术的组合，可以在Hadoop环境中实现高效的实时数据处理，满足业务对实时性要求的需求。
