大数据和区块链技术的整合，是将区块链的去中心化安全性和数据完整性特性与大数据处理和分析大型数据集的能力相结合。区块链提供了一个防篡改的账本，用于存储交易或运营数据，大数据系统可以将其用作可靠的来源。 例如，在供应链管理中，区块链可以跟踪产品的来源和移动，而大数据工具可以分析这些数据，以识别效率低下的地方或预测需求。 这种整合确保了数据的准确性，同时实现了可扩展的分析。
一个实际的整合是将区块链用于验证和保护数据，然后再将其输入大数据管道。 以太坊等平台上的智能合约可以自动执行数据验证。 例如，制造工厂中的物联网设备可以将传感器数据发送到区块链，智能合约会在其中检查异常情况。 验证后，数据将存储在链上，并输入到 Apache Spark 等大数据系统中以进行实时分析。 这降低了损坏或欺诈数据扭曲分析结果的风险。 区块链的不可变性还允许审计人员跟踪数据在模型中的使用方式，从而提高透明度。
但是，挑战依然存在。 区块链的慢速交易速度和存储限制与大数据对高吞吐量的需求相冲突。 诸如链下存储（例如，用于去中心化文件存储的 IPFS）或混合系统（将链上哈希与链下数据集相结合）之类的解决方案可以解决此问题。 例如，医疗保健应用程序可能会将患者记录存储在链下，但使用区块链来记录访问权限和审计跟踪。 开发人员还可以使用 Polygon 等第 2 层区块链或 Hyperledger Fabric 等专用链来优化性能。 通过结合这些方法，团队可以利用区块链的安全性，而不会牺牲大数据的处理能力。