知识图谱通过增强数据建模、存储和处理能力，与大数据平台集成。它们提供了一种结构化的方式来表示实体之间的关系，补充了大数据系统通常处理的非结构化或半结构化数据。例如，Apache Hadoop 或 Spark 等大数据平台可以处理大型数据集，而知识图谱则将提取的实体（例如，客户、产品）及其连接（例如，购买、交互）组织成一个语义框架。这种集成使开发人员能够高效地查询结构化关系和原始数据。
一种常见方法是使用图数据库（例如，Neo4j、Amazon Neptune）或三元组存储（例如，Apache Jena），同时结合 HDFS 或云对象存储等分布式存储系统。数据管道通常将原始数据转换为 RDF（资源描述框架）三元组或属性图，然后将其摄入知识图谱。例如，Spark 作业可以处理日志文件以提取用户行为事件，将其映射到图模式中的实体，并将结果加载到图数据库中。Apache Kafka 等工具可以将实时数据流传输到图中，从而实现动态更新。这种设置允许开发人员将批处理与基于图的查询相结合。
这种集成解锁了上下文分析和推荐系统等用例。例如，电商平台可以使用知识图谱来建模存储在数据湖中的客户偏好和产品关系。通过在 Presto 等工具中将图查询与基于 SQL 的分析相结合，开发人员可以识别“购买了 X 的用户也与 Y 互动”等模式。知识图谱还通过提供数据沿袭跟踪来改善数据治理——展示数据如何从源系统流向派生洞察。这种结构化而灵活的方法有助于团队在大规模数据环境中管理复杂性，同时保持查询性能。