云服务通过结合可扩展的基础设施、分布式处理框架和托管数据工具来处理大数据。 它们提供按需资源，以适应不同的工作负载，无需设置物理硬件。 关键功能包括水平扩展、并行处理以及与专用数据服务的集成，使开发人员能够高效地管理大型数据集，而无需深入的基础架构专业知识。
首先，云平台通过 Amazon S3、Google Cloud Storage 或 Azure Blob Storage 等分布式系统处理存储可扩展性。 这些服务自动将数据分区到多个服务器和区域，确保持久性和低延迟访问。 例如，可以存储 100 TB 的数据集而无需前期容量规划，而 AWS Glue 或 Azure Data Lake 等工具可帮助将其组织成结构化格式。 对象存储系统还与计算服务（例如，AWS Lambda、Google Cloud Functions）集成，以在新数据到达时触发处理工作流程。 这将存储和计算分离，使开发人员可以独立扩展每个服务，这对于不可预测或突发的数据工作负载至关重要。
其次，处理大数据依赖于 Amazon EMR、Google Dataproc 或 Azure HDInsight 等托管框架，这些框架简化了 Hadoop、Spark 或 Flink 的集群管理。 这些服务自动配置虚拟机、处理节点故障并优化集群配置。 例如，在 Dataproc 上运行 PySpark 作业的开发人员可以处理存储在 Google Cloud Storage 中的 TB 级日志数据，而无需手动调整 YARN 设置。 AWS Glue 或 Google BigQuery 等无服务器选项进一步抽象了基础设施：BigQuery 在底层使用分布式列式存储对 PB 级数据执行 SQL 查询。 这减少了诸如聚合或连接之类的任务的样板代码。
最后，云服务为大数据提供专门的数据库和分析工具。 DynamoDB 或 Cosmos DB 等 NoSQL 数据库以低延迟的读/写处理高速数据，而 Redshift 或 Snowflake（在 Azure 上）等分析引擎针对复杂查询进行了优化。 机器学习集成（例如，SageMaker、Vertex AI）可以直接在云存储数据上训练模型。 例如，开发人员可以使用 Azure Synapse 分析数据仓库中的销售数据，然后使用 SynapseML 部署预测模型，而无需在系统之间移动数据。 这些托管服务降低了运营开销，同时提供了灵活性，可以混合和匹配工具以用于特定用例。