大数据系统通过三个主要阶段与分析平台集成：数据摄取、处理和分析。首先，从各种来源（数据库、日志、传感器）收集数据，并将其摄取到 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、云存储 (Amazon S3) 或数据湖等存储系统中。 Apache Kafka 或 Apache NiFi 等工具处理实时流或批量数据传输。接下来，Apache Spark 或 Flink 等处理框架转换和清理数据，为分析做准备。最后，分析平台（Tableau、Power BI 或自定义 Python/R 脚本）通过 API 或查询引擎（Apache Hive、Presto）连接到处理后的数据，以生成报告、仪表板或机器学习模型。 此管道确保原始数据转化为可操作的见解。
例如，一家零售公司可能会使用 Kafka 将销售交易流式传输到像 Snowflake 这样的云数据仓库中。 Spark 作业可以按地区汇总每日销售额，并将结果存储在针对查询进行优化的 Parquet 文件中。 然后，分析师使用 Looker 等基于 SQL 的工具来可视化趋势。 在另一种情况下，物联网平台可能会通过 AWS Kinesis 摄取传感器数据，使用 AWS Lambda 对其进行处理以进行实时异常检测，并将结果馈送到 Grafana 仪表板中。 这些集成通常依赖于连接器（JDBC/ODBC 驱动程序）或中间层（如 REST API）来桥接存储系统（例如 Hadoop）和分析工具。 云提供商通过托管服务简化了这一点 - Google BigQuery 直接与 Data Studio 集成，而 Azure Synapse 连接到 Power BI。
挑战包括管理数据延迟（实时与批处理）、模式一致性和可扩展性。 例如，如果 Spark 作业未优化，从 Hadoop 集群中提取数据的仪表板可能会面临延迟。 开发人员通常通过对数据进行分区或使用柱状格式 (Parquet) 来加快查询速度来解决此问题。 安全是另一个问题：访问控制必须在系统之间保持一致（例如，AWS IAM 角色管理 S3 和 Redshift）。 最佳实践包括标准化数据格式、使用元数据目录 (AWS Glue) 以及使用 Airflow 等工具自动化管道。 适当的集成可确保分析平台可以查询最新的、干净的数据，而不会使大数据基础设施过载。