大数据主流架构主要包括以下几个方面：
1. 数据存储：大数据的主流架构需要能够高效地存储大量数据。这通常涉及到分布式文件系统，如Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）和Amazon S3等。这些系统可以处理PB级别的数据，并允许用户在多个节点上存储和访问数据。
2. 数据处理：大数据架构需要能够处理大量的数据。这通常涉及到批处理和实时处理两种方式。批处理是指在一个时间段内对大量数据进行处理，而实时处理则是在数据产生时立即进行处理。这两种方式都需要高效的数据处理引擎，如Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。
3. 数据分析：大数据架构需要能够进行复杂的数据分析和挖掘。这通常涉及到机器学习和人工智能技术，如Apache Spark MLlib、Apache Flink等。这些技术可以帮助用户从海量数据中提取有价值的信息，并进行预测和决策。
4. 数据安全：大数据架构需要确保数据的安全性和隐私性。这通常涉及到数据加密、访问控制和审计等功能，如Apache Hadoop Security、Apache Sentry等。这些功能可以帮助用户保护数据免受未经授权的访问和泄露。
5. 数据可视化：大数据架构需要提供直观的数据可视化工具，以便用户理解和分析数据。这通常涉及到数据可视化库，如D3.js、Tableau等。这些工具可以帮助用户将复杂的数据转换为易于理解的图表和报告。
6. 数据集成：大数据架构需要能够整合来自不同来源的数据，以便于分析和利用。这通常涉及到ETL（Extract, Transform, Load）工具，如Apache NiFi、Apache Flume等。这些工具可以帮助用户从各种数据源中提取、转换和加载数据，并将其存储在统一的平台上。
7. 云计算：大数据架构需要能够利用云计算资源来扩展和优化性能。这通常涉及到云原生技术和服务，如AWS Lambda、Azure Functions等。这些服务可以帮助用户快速部署和管理应用程序，并充分利用云计算资源的优势。
8. 微服务：大数据架构需要能够支持微服务架构，以提高系统的可扩展性和灵活性。这通常涉及到容器化技术和编排工具，如Docker、Kubernetes等。这些工具可以帮助用户将应用程序拆分成独立的微服务，并实现自动化部署和管理。
9. 容错和高可用：大数据架构需要具备高可用性和容错能力，以确保系统的稳定性和可靠性。这通常涉及到故障转移、备份和恢复等功能，如Apache ZooKeeper、Apache Mesos等。这些功能可以帮助用户在发生故障时迅速恢复系统，并确保数据的完整性和一致性。
10. 监控和报警：大数据架构需要能够实时监控系统的性能和健康状况，并及时发出报警。这通常涉及到监控系统和报警工具，如Prometheus、Grafana等。这些工具可以帮助用户及时发现系统的问题，并采取相应的措施进行修复和优化。
