文档数据库通过充当灵活的数据源或数据汇与大数据平台集成，从而能够存储和检索半结构化数据以进行大规模处理。这些数据库（例如 MongoDB 或 Couchbase）以 JSON 或 BSON 等格式存储数据，这些格式与现代应用程序架构非常吻合。 Apache Spark、Hadoop 或 Kafka 等大数据平台利用连接器和 API 从文档数据库中提取数据，用于分析、机器学习或流处理工作流程。这种集成使开发人员能够将文档存储的模式灵活性与分布式处理框架的可扩展性相结合。
一种常见的方法是使用专用连接器或驱动程序。 例如，MongoDB 的 Spark Connector 能够在 MongoDB 集合和 Spark DataFrame 之间直接传输数据，从而使开发人员能够使用 Spark 的分布式计算功能来处理文档数据。 类似地，Apache Kafka Connect 等工具提供插件，用于在文档数据库和 Kafka 主题之间流式传输数据以进行实时管道处理。 这些连接器处理模式映射，将嵌套的文档结构转换为与大数据工具兼容的格式。 开发人员还可以使用 REST API 或自定义 ETL 脚本从文档数据库中提取数据到 Amazon S3 等数据湖中，在其中可以使用 Presto 等引擎进行查询或使用基于 Hadoop 的工具进行处理。
在实践中，这种集成支持日志分析、用户行为跟踪或 IoT 数据处理等用例。 例如，零售应用程序可能会将客户交互作为 JSON 文档存储在 MongoDB 中，然后使用 Spark 来聚合数百万条记录中的购买模式。 文档数据库还可以通过充当低延迟访问的操作数据存储来补充大数据平台，而批处理或流处理则处理分析。 挑战包括管理大规模导出期间的数据一致性以及优化分布式系统的查询，但聚合管道（在 MongoDB 中）或 Spark 中基于读取时模式的方法等工具有助于弥合灵活文档结构和结构化分析工作流程之间的差距。