大数据系统通过利用分布式存储、并行处理框架和同步机制来处理全球数据分布，从而管理跨多个地理位置的数据。 这种方法确保了可扩展性、容错性和高效访问，同时解决了延迟和法规遵从等挑战。
首先，像 Hadoop HDFS 这样的分布式存储系统、基于云的对象存储（例如，Amazon S3）或分布式数据库（例如，Cassandra）将数据分区到不同区域的集群中。 例如，一个全球电子商务平台可能会将用户交易数据存储在区域数据中心，以符合数据主权法律（例如，欧洲的 GDPR）。 复制通常用于在多个位置创建数据副本，从而确保冗余和更快的访问。 例如，一个社交媒体应用程序可能会在全球边缘服务器上复制热门内容，以减少向用户提供视频或帖子时的延迟。 通过地理区域进行分片等分区策略有助于最大限度地减少跨区域数据传输，从而提高性能并降低成本。
其次，像 Apache Spark 或 Flink 这样的处理框架支持跨分布式数据集的并行计算。 这些工具将任务拆分为在不同区域的集群上运行的较小作业，并在以后聚合结果。 例如，一家天气分析公司可能会使用 Spark 分别处理来自亚洲和欧洲传感器的卫星数据，然后合并结果以用于全球气候模型。 数据局部性优化确保计算发生在存储的数据附近，从而最大限度地减少网络开销。 一家在全球范围内跟踪货运的物流公司可以使用 Flink 分析来自本地服务器的实时 GPS 数据，然后再将汇总的见解发送到中央系统，从而减少带宽使用。
第三，同步和一致性通过最终一致性模型、冲突解决策略以及像 Apache Kafka 这样的工具进行管理，以实现实时数据流。 例如，一家跨国银行可能会使用 Kafka 在区域数据库之间传输事务更新，从而确保所有分支机构最终反映相同的帐户余额。 当数据在多个区域同时修改时，无冲突复制数据类型 (CRDT) 或版本向量有助于解决差异。 一个处理全球玩家互动的游戏平台可以使用 CRDT 来合并在不同区域离线执行的游戏内物品交易。 像分布式共识协议（例如，Raft）或云原生服务（例如，AWS Global Tables）这样的工具可以自动进行同步，同时平衡性能和一致性要求。