大数据架构与技术是构建现代数据处理核心的关键。随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理方法已经无法满足需求，因此需要借助先进的大数据技术来应对这些挑战。以下是一些关键的大数据架构与技术：
1. 分布式文件系统（Distributed File Systems）：分布式文件系统允许用户在多个物理节点上存储和访问数据。这有助于提高数据的可用性和可靠性。常见的分布式文件系统包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和Apache Hadoop Distributed File System（HDFS）。
2. NoSQL数据库：NoSQL数据库与传统关系型数据库不同，它们可以处理大规模、非结构化的数据。例如，MongoDB、Cassandra和Redis等。NoSQL数据库具有高可扩展性、低延迟和高容错性等特点，适用于处理大量非结构化数据。
3. 数据仓库：数据仓库是一种用于存储和管理历史数据的系统，它提供了一个统一的数据视图，以便企业可以对其进行分析和报告。数据仓库通常使用关系型数据库来实现，如Oracle RAC和Microsoft SQL Server。
4. 数据湖：数据湖是一种用于存储大规模、非结构化数据的系统。数据湖将原始数据存储在一个地方，然后可以使用各种数据挖掘和分析工具进行处理。数据湖通常使用分布式文件系统来实现。
5. 实时数据处理：实时数据处理旨在从数据源中实时获取和处理数据，以便快速做出决策。常用的实时数据处理技术包括Storm、Spark Streaming和Kafka。
6. 机器学习和人工智能：机器学习和人工智能是大数据技术的热门领域，它们可以帮助企业从大量数据中提取有价值的信息。常用的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。
7. 云计算：云计算提供了一种灵活、可扩展的计算资源，使得企业可以在云平台上部署和管理自己的大数据应用。主流的云计算平台有AWS、Azure和GCP等。
8. 大数据处理框架：大数据处理框架是一种用于处理大规模数据集的工具集。常见的大数据处理框架包括Hadoop、Spark和Flink等。这些框架提供了丰富的功能，如批处理、流处理和交互式查询等。
9. 数据安全和隐私保护：随着数据泄露事件频发，数据安全和隐私保护成为大数据架构设计的重要考虑因素。常见的数据安全技术包括加密、访问控制和审计等。
总之，构建现代数据处理的核心需要综合考虑多种大数据架构与技术，以确保数据的准确性、完整性和安全性。随着技术的不断发展，大数据架构与技术将继续演进，以满足不断变化的需求。
