API 驱动的大数据系统至关重要，因为它们简化了应用程序与大规模数据基础设施交互的方式。通过使用良好定义的 API 公开数据和处理能力，这些系统使开发人员能够集成、处理和分析数据，而无需管理底层复杂性，如存储、可伸缩性或分布式计算。例如，一家公司可能会使用 RESTful API 让应用程序查询 Hadoop 集群或将数据流式传输到 Apache Kafka，从而抽象化这些系统的技术细节。这种方法减少了开发时间，因为团队可以专注于构建功能，而不是重新发明数据访问层。
一个关键优势是提高了工具和服务之间的互操作性。API 标准化了通信，允许多样化的系统（如数据库、分析引擎和第三方服务）无缝协同工作。例如，仪表板应用程序可能会通过 API 从数据仓库中提取聚合指标，将其与来自另一个 API 的实时传感器数据相结合，并应用作为 API 终端托管的机器学习模型。如果没有 API，集成这些组件将需要自定义连接器和持续维护。API 还简化了版本控制和更新；如果 API 协议保持一致，更改后端存储格式不会破坏前端应用程序。
最后，API 驱动的系统增强了可伸缩性和安全性。API 充当网关，能够进行速率限制、身份验证和监控。像 AWS 这样的基于云的大数据平台可能会使用 API 来强制执行访问控制，同时在流量高峰期间自动扩展后台资源。对于开发人员来说，这意味着减少了优化基础设施的工作，而将更多时间用于迭代功能。此外，API 有助于混合或多云设置——例如，在本地运行的服务可以安全地从云提供商的 API 获取补充数据。通过通过 API 集中数据访问，组织可以保持对合规性和治理的控制，而不会扼杀创新。