大数据主流架构主要包括以下几个方面：
1. 数据存储：大数据存储是大数据处理的基础，主要涉及数据的存储、备份、恢复、迁移等。常见的数据存储技术有分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）、分布式数据库（如HBase、Cassandra）和NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）。
2. 数据处理：数据处理是大数据的核心，主要涉及数据的采集、清洗、转换、加载等。常见的数据处理技术有批处理（如MapReduce）、流处理（如Spark Streaming）和实时处理（如Kafka）。
3. 数据分析：数据分析是大数据的价值挖掘，主要涉及数据的统计分析、挖掘分析、预测分析等。常见的数据分析技术有机器学习（如分类、回归、聚类、降维等）、深度学习（如神经网络、卷积神经网络等）和自然语言处理（如文本挖掘、情感分析等）。
4. 数据可视化：数据可视化是将大数据转化为可理解的信息，以便用户更好地理解和使用。常见的数据可视化技术有图表（如柱状图、折线图、饼图等）、地图（如热力图、地理信息系统等）和仪表盘（如Dashboard、Tableau等）。
5. 数据安全与隐私保护：数据安全与隐私保护是大数据处理中的重要问题，主要涉及数据的加密、访问控制、审计、合规性等。常见的数据安全与隐私保护技术有加密算法（如AES、RSA等）、访问控制策略（如角色基础访问控制、属性基访问控制等）和合规性工具（如GDPR、HIPAA等）。
6. 大数据平台：大数据平台是大数据处理的基础设施，主要涉及硬件设备、软件系统和网络环境。常见的大数据平台有Hadoop生态系统（包括Hadoop、Hive、Pig、HBase等组件）、Spark生态系统（包括Spark、Spark SQL、Spark Streaming等组件）和云计算平台（如AWS S3、Azure HDInsight、Google Cloud Dataproc等）。
7. 大数据治理：大数据治理是大数据管理的重要组成部分，主要涉及数据的质量管理、元数据管理、数据生命周期管理等。常见的大数据治理技术有数据质量管理工具（如Datadog、Dynatrace等）、元数据管理框架（如Apache Atlas、OpenTSDB等）和数据生命周期管理策略（如数据目录服务、版本控制等）。
8. 大数据生态：大数据生态是大数据发展的生态环境，主要涉及政府政策、行业标准、社区组织、企业合作等。常见的大数据生态包括政府政策（如数据开放政策、数据安全政策等）、行业标准（如数据交换标准、数据质量标准等）、社区组织（如开源社区、专业协会等）和企业合作（如合作伙伴关系、联合研发等）。
