异常检测通过利用大数据平台的分布式处理和存储能力，高效地分析大型数据集，从而与其集成。Apache Hadoop、Spark 和 Flink 等大数据平台提供了可扩展的框架，用于处理大容量、高速的数据流，这对于训练和部署异常检测模型至关重要。例如，Spark 的 MLlib 或 Flink 的机器学习库使开发人员能够在分布式数据集上实现聚类、统计分析或隔离森林等算法。这些平台处理数据分区、并行计算和容错，使异常检测系统能够近乎实时地处理 TB 级数据。这种集成对于金融交易中的欺诈检测或工业 IoT 传感器数据监控等用例至关重要，在这些用例中，延迟或可伸缩性瓶颈是不可接受的。
这种集成通常涉及三个阶段：数据摄取、模型训练和实时检测。数据摄取管道（例如 Apache Kafka 或 AWS Kinesis）收集原始数据并将其路由到 HDFS 或基于云的数据湖等存储系统。使用 Spark 等分布式处理引擎应用预处理步骤，例如特征提取或归一化。对于模型训练，可以使用 TensorFlow Extended (TFX) 或 Horovod 等平台将深度学习工作负载分布到集群中。训练完成后，模型会部署到流处理框架（例如 Flink 或 Spark Streaming）中，以对传入的数据点进行评分。例如，一家零售公司可能会使用 Spark Streaming 将预训练模型应用于电子商务点击流数据，标记可能表明机器人活动或安全漏洞的异常用户行为模式。
这种集成面临的挑战包括处理数据偏差、确保低延迟处理以及在数据演变时保持模型准确性。为了解决这些问题，开发人员通常使用窗口技术（例如，分析 5 分钟间隔内的数据）或增量模型更新。Apache Beam 的统一批处理/流处理 API 等工具有助于在历史数据和实时数据之间标准化异常检测逻辑。此外，Databricks 或 AWS SageMaker 等平台提供了托管服务，用于扩展异常检测工作流，减少基础设施开销。例如，电信运营商可能会使用 AWS 上 SageMaker 的内置随机森林算法实时检测网络中断，并将结果存储在 DynamoDB 中用于警报。通过将大数据工具与模块化异常检测管道相结合，开发人员可以构建适应不同数据规模和业务需求的系统。