在API大数据接入后，如何实时处理取决于以下因素：

1. 数据的产生频率和规模：如果数据产生的频率很高，而数据量也很大，就需要使用流式处理技术，将数据进行分批次或分片处理，并利用消息中间件等技术缓存和批处理数据。

2. 处理的目的和需求：实时处理有多种目的，如实时监控、预测、筛选、分类、聚合等，具体处理方法因处理目的而异。如果是科学分析或者算法计算，则可能需要使用复杂的数据挖掘和机器学习算法；如果是简单的监测或者聚合，则可以使用类似Redis的缓存系统，对数据进行处理并保存结果。

3. 数据的质量和稳定性：大数据和实时处理的数据往往质量不稳定且异常频发，因此需要使用异常检测和数据清洗等技术来预先处理数据。同时，对于异常数据出现的场景，则需要使用一些机制，例如异常检测器、警报系统等，及时发现和解决问题。

因此，在实时处理大数据的时候，需要综合考虑系统架构、算法和数据处理流程等多

个方面，并且不断进行调试和完善。