大数据系统通过系统地跟踪数据在管道中的来源、移动和转换，来确保数据沿袭。它们通过元数据管理、日志记录和版本控制机制来实现这一点。元数据工具会记录数据源、转换和依赖关系等详细信息，而审计日志则记录应用于数据的每一次操作。版本控制跟踪数据集、管道或代码的更改，从而实现可重复性。这些组件协同工作，创建数据流的透明记录，这对于调试、合规性和理解数据可靠性至关重要。
例如，像 Apache Atlas 或 AWS Glue 这样的工具在数据湖或数据仓库中捕获表模式、作业运行和数据依赖等元数据。当 Spark 作业将原始数据处理成聚合表时，Atlas 会记录输入数据集、转换逻辑和输出表。类似地，Apache NiFi 提供了内置的数据溯源功能，可以跟踪每条记录在管道中的路径，包括时间戳和处理步骤。在云环境中，Azure Data Factory 等服务会在数据在存储、转换和分析工具之间移动时自动生成沿袭映射。像 Marquez 这样的开源框架与 Airflow 或 Spark 集成，汇总来自多个来源的沿袭数据，提供统一视图。
为了确保可扩展性，这些系统通常使用分布式日志记录（例如，使用 Kafka 进行流式审计事件）和轻量级元数据存储（例如，使用图数据库存储沿袭关系）。开发人员可以通过 API 或 UI 查询沿袭数据，以追溯错误的来源或评估模式更改的影响。处理分布式系统或最大程度地减少性能开销等挑战可以通过增量日志记录和抽样来解决。通过结合这些技术，大数据系统能够在不中断处理工作流的情况下维护可靠、可查询的沿袭轨迹，确保数据保持可信和可审计。