大数据中的数据移动指的是在系统、存储解决方案或处理环境之间传输大量数据的过程。这是大数据架构中的一项基础任务，因为数据通常需要从其来源（如数据库、物联网设备或日志）移动到可以存储、分析或转换的目标位置。例如，数据可能从本地服务器移动到云数据仓库，或者从像 Apache Kafka 这样的流媒体平台移动到像 Apache Spark 这样的批处理系统。大数据规模庞大——通常涉及 TB 或 PB 级数据——这使得这个过程变得复杂，需要仔细规划以处理速度、容量和格式差异。
开发人员使用专门的工具和协议来高效地管理数据移动。像 Apache NiFi 这样的技术提供了可视化工作流来自动化数据路由、转换和监控。诸如 AWS DataSync 或 Google Cloud 的 Transfer Service 之类的云服务简化了跨存储系统移动数据的过程，并内置了错误处理和带宽控制。对于实时场景，像 Kafka 或 RabbitMQ 这样的流媒体平台支持低延迟的连续数据传输。像 Apache Sqoop 或 AWS Glue 这样的面向批处理的工具用于在关系数据库和分布式存储系统（如 Hadoop HDFS）之间进行批量传输。这些工具解决了诸如并行化、容错以及与各种数据格式（例如，JSON、Parquet、Avro）的兼容性等挑战。
数据移动期间的关键考虑因素包括安全性、成本和性能。传输中（使用 TLS/SSL）和静态数据加密可确保符合 GDPR 或 HIPAA 等法规。网络带宽限制可能会导致瓶颈，因此通常应用压缩或增量传输（仅移动更改的数据）等技术。在云环境中，出口费用——从提供商的网络传输出数据的费用——可能会显着影响成本，因此优化数据局部性至关重要。例如，在将数据传输到同一云区域内之前对其进行处理，可以减少延迟和费用。开发人员必须平衡这些因素，以为其特定用例设计既高效又可靠的管道。