组织机构通过在现代数据平台和旧基础设施之间建立桥梁，通常使用中间件、API 或增量现代化，来集成大数据与旧系统。诸如大型机或关系数据库之类的旧系统并非为处理高容量、非结构化数据而设计。为了连接它们，开发人员通常构建接口，从旧来源提取数据，将其转换为兼容的格式，然后将其加载到大数据存储（如 Hadoop 或基于云的数据湖）中。例如，一家公司可能会使用 Apache Kafka 将来自旧 COBOL 系统的事务数据流式传输到分布式数据平台以进行实时分析，从而确保对现有系统的最小中断。
数据转换和存储至关重要。旧系统通常依赖于固定模式，而大数据工具则处理非结构化或半结构化数据（例如，JSON、日志）。开发人员使用 Apache Spark 或自定义 ETL 管道等工具将旧数据转换为 Parquet 或 Avro 等格式。批处理可以处理历史数据，而 Flink 等流处理框架可以集成实时数据。例如，一家银行可以通过从 DB2 数据库中提取客户记录，将分层记录展平为 JSON，并将它们存储在云数据湖中以用于机器学习模型，而无需重写核心银行软件来实现现代化。
安全和治理需要仔细规划。旧系统可能缺少现代身份验证或加密，因此将它们与大数据平台集成通常涉及添加 API 网关或 RBAC（基于角色的访问控制）之类的层。 Apache Ranger 或 Kerberos 等工具可以在混合系统中强制执行策略。例如，医疗保健提供商可能会使用中间件层来匿名化来自旧 EHR 系统的患者数据，然后再在 Spark 集群中进行分析，从而确保符合 HIPAA。 Prometheus 或 Grafana 等监控工具可以帮助跟踪系统之间的性能和数据流，从而确保可靠性，而无需彻底修改旧代码库。