大数据通过提供训练和部署有效模型所需的数据量、种类和速度，与机器学习 (ML) 工作流程集成。机器学习的核心是依赖大型数据集来识别模式，而大数据技术使得能够大规模存储、处理和分析这些数据集。例如，一个电商平台的推荐系统可能会处理存储在 Hadoop 或基于云的数据湖等分布式系统中的数 TB 用户交互数据（点击、购买、搜索）。这些数据经过清洗、转换，然后输入到机器学习模型中，以生成个性化推荐。如果没有大数据工具，由于计算和存储的限制，处理此类数据集将不切实际。
集成主要发生在三个阶段：数据准备、模型训练和部署。在数据准备阶段，Apache Spark 或 Apache Flink 等工具会预处理原始数据（例如，过滤噪声、归一化值、连接表格），为机器学习算法创建结构化输入。例如，欺诈检测系统可能会聚合数百万用户的交易日志，用历史数据丰富它们，并将它们转换为特征向量。在训练阶段，TensorFlow 或 PyTorch 等分布式框架利用机器集群并行计算，减少大型模型的训练时间。例如，一个在数 PB 文本数据上训练的语言模型，可能会在云环境中使用 GPU 加速节点来优化性能。在部署期间，Kubeflow 或 MLflow 等平台管理模型服务，确保流式数据上的可伸缩性和实时推理（例如，根据实时网站交互预测客户流失）。
挑战包括平衡数据质量、计算效率和延迟。例如，在有噪声或不完整的数据上训练可能导致有偏见的模型，因此数据验证（使用 Great Expectations 等工具）和自动化流水线（例如 Apache Airflow）等技术至关重要。此外，大数据系统必须与机器学习的要求保持一致：以列式格式（Parquet、ORC）存储数据可以加快特征检索，而缓存常用数据集可以减少冗余处理。一个实际例子是一款网约车应用，它使用司机的实时 GPS 数据来预测需求热点。机器学习流水线通过 Apache Kafka 摄取流式位置数据，使用 Spark Structured Streaming 进行处理，并每小时更新一个梯度提升树模型。这种紧密的集成确保模型能够适应不断变化的模式而无需手动干预，展示了大数据基础设施如何支持迭代式机器学习工作流程。