大数据系统通过支持跨本地和云环境的数据处理、存储和分析来支持混合云架构。 这些系统旨在处理分布式工作负载，使组织能够利用云的可扩展性，同时保持对本地存储的敏感或受监管数据的控制。 例如，可以将 Apache Hadoop 或 Spark 等工具配置为跨两种环境中的集群运行作业，在高峰需求期间使用云资源来扩展计算能力，同时将关键数据保留在本地。 这种灵活性确保了成本效率和性能，而不会影响数据治理要求。
大数据系统与混合云集成的一个关键方式是通过统一的数据访问层。 对象存储（例如，Amazon S3、Azure Blob Storage）或分布式文件系统（例如，HDFS）等技术可以扩展以桥接本地和云存储。 例如，本地 Hadoop 集群中存储的数据可以复制到云存储以进行备份或灾难恢复，而 Presto 或 Trino 等分析工具可以跨两个位置无缝查询数据。 此外，Apache Kafka 等工具促进了环境之间的实时数据流，使混合架构能够在统一的管道中处理来自边缘设备、本地服务器和云服务的事件。
编排和资源管理也至关重要。 Kubernetes 或云原生服务（例如，AWS EMR、Google Dataproc）等平台允许开发人员在混合环境中动态部署大数据工作负载。 例如，一个团队可能会在本地运行基准 Spark 工作负载，但在季节性流量高峰期间启动额外的基于云的集群。 通过一致的身份管理（例如，LDAP 与云 IAM 的集成）以及对传输中数据的加密来维护安全性和合规性。 通过抽象基础设施的复杂性，这些系统让开发人员可以专注于应用程序逻辑，同时优化混合设置中的成本和性能。