大数据云计算架构主要包括以下几个部分：
1. 硬件基础设施：这是大数据云计算的基础，包括服务器、存储设备、网络设备等。这些硬件设备需要有足够的处理能力、存储能力和带宽来支持大数据的计算和存储。
2. 软件平台：这是大数据云计算的核心，包括操作系统、数据库管理系统、中间件、编程语言等。这些软件平台提供了各种功能，如数据存储、数据处理、数据分析等。
3. 数据管理：这是大数据云计算的关键，包括数据的采集、存储、处理、分析和可视化等。这些过程需要通过特定的工具和技术来实现。
4. 数据安全：这是大数据云计算的重要部分，包括数据加密、访问控制、审计等。这些措施可以保护数据的安全和隐私。
5. 数据服务：这是大数据云计算的服务，包括数据检索、数据分析、数据可视化等。这些服务可以帮助用户更方便地使用和管理数据。
6. 数据治理：这是大数据云计算的管理，包括数据的质量管理、数据的版本控制、数据的元数据管理等。这些管理活动可以确保数据的一致性和准确性。
在大数据云计算架构中，常用的方法包括：
1. 分布式计算：这是一种将计算任务分散到多个计算机上进行处理的方法。这种方法可以充分利用计算机的并行处理能力，提高计算效率。
2. 数据挖掘：这是一种从大量数据中提取有价值的信息的方法。这种方法可以通过分析数据的模式和趋势来发现新的知识。
3. 机器学习：这是一种让计算机自动学习的方法。这种方法可以通过训练模型来预测和分类数据，从而实现对数据的自动化处理。
4. 云计算：这是一种通过网络提供计算资源和服务的方法。这种方法可以让用户通过网络远程访问和使用计算资源，实现资源的最大化利用。
5. 大数据技术：这是一种处理大规模数据集的技术。这种方法可以通过分布式计算、数据挖掘、机器学习等技术来处理和分析大规模的数据集。
