在Hadoop生态系统中，实时可视化大数据可以通过以下方式实现：

　　1. Apache Kafka：Kafka是一个高吞吐量、可持久化的分布式流数据平台。它可以作为实时数据流的中间件，将数据从生产者发送到消费者，并允许消费者实时处理和可视化数据。你可以使用Kafka将数据流式传输到实时可视化工具或应用程序，以实时监控和展示数据。

　　2. Apache Storm：Storm是一个分布式实时计算系统，可以在Hadoop集群中进行流式数据处理。它可以接收实时数据流并进行实时计算和转换，然后将结果发送到可视化工具或应用程序进行实时展示。Storm具有低延迟、高可扩展性和容错性的特点，适用于处理大规模的实时数据。

　　3. Apache Spark Streaming：Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，用于实时处理和分析大规模数据流。它提供了类似于批处理的API，可以对连续的数据流进行处理和转换，并将结果发送到可视化工具或应用程序进行实时展示。Spark Streaming支持高级的流处理操作和窗口操作，能够实现实时的数据分析和可视化。

　　4. Elastic Stack(ELK Stack)：ELK Stack是一个开源的实时日志分析平台，由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个组件组成。Elasticsearch用于存储和索引数据，Logstash用于数据收集和处理，Kibana用于数据可视化和分析。你可以使用ELK Stack来实时收集、处理和可视化大量的日志数据。

　　5. Grafana：Grafana是一个开源的实时数据可视化和监控工具，支持多种数据源，包括Hadoop和其他流数据源。你可以使用Grafana来创建仪表盘和图表，实时展示Hadoop集群中的数据指标、日志信息等，以及进行实时的监控和分析。

　　以上这些工具和组件可以帮助你实现Hadoop中的实时数据可视化。具体选择哪种方法取决于你的需求、数据类型和系统架构。你可以根据具体情况选择适合的工具或组合使用多个工具来满足实时可视化的需求。