大数据系统通过将工作负载分布到多台机器上，优化存储和处理技术，以及使用专门设计的框架来随着数据需求的增长而扩展，从而处理可扩展性。核心思想是通过将数据和计算分散到服务器集群上，避免瓶颈，从而允许系统通过添加更多硬件而不是依赖于单台强大的机器来处理更大的数据集或更高的请求速率。这种方法确保了性能在数据量或用户负载增加时保持一致。
一种关键方法是水平扩展，系统向集群添加更多节点（服务器），而不是升级现有硬件。例如，Hadoop 的 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）将大型文件拆分为存储在多个节点上的较小块，从而实现并行处理。Apache Spark 通过将中间数据保存在内存中进一步优化了这一点，减少了磁盘 I/O 并加速了诸如机器学习之类的迭代任务。这些框架自动管理任务分发、容错和数据局部性，允许开发人员专注于逻辑而不是基础设施。像 Kubernetes 这样的工具也有助于通过基于工作负载需求动态分配资源来协调可扩展的部署。
可扩展的存储和查询是通过针对分布式环境优化的数据库和格式来实现的。像 Cassandra 这样的 NoSQL 数据库使用分区（分片）将数据分布到各个节点上，而像 Parquet 这样的列式存储格式组织数据以实现高效的压缩和查询。为了实现实时可扩展性，像 Apache Kafka 或 Flink 这样的流处理系统以微批处理或逐事件的方式处理数据，将生产者和消费者解耦，以处理数据摄取的峰值。开发人员可以通过缓存频繁访问的数据（例如，使用 Redis）或在像 Apache Druid 这样的工具中预先计算聚合来进一步优化。这些策略共同使大数据系统能够可预测地扩展，无论是处理 PB 级的历史数据还是每秒数百万个事件。