大数据架构的核心层主要包括以下几个部分：
1. 数据存储层：这是大数据架构的基础，主要负责数据的存储和管理。常见的数据存储技术包括分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）、数据库（如HBase、Cassandra等）和NoSQL数据库（如MongoDB、Couchbase等）。这些技术可以有效地处理大规模、高并发的数据存储需求。
2. 数据处理层：这一层主要负责对原始数据进行清洗、转换和加工，以便后续的分析和应用。常见的数据处理技术包括MapReduce、Spark等。这些技术可以有效地处理大规模、低延迟的数据计算需求。
3. 数据分析层：这一层主要负责对处理后的数据进行分析和挖掘，以发现数据中的规律和趋势。常见的数据分析技术包括机器学习（如线性回归、决策树等）、聚类分析（如K-means、层次聚类等）、时间序列分析（如ARIMA、季节性分解等）等。这些技术可以有效地处理复杂、非结构化的数据。
4. 数据可视化层：这一层主要负责将数据分析的结果以图形化的方式展示出来，以便用户更好地理解和使用。常见的数据可视化技术包括Tableau、Power BI、D3.js等。这些技术可以有效地帮助用户从大量的数据中提取有价值的信息。
5. 数据安全与隐私保护层：这一层主要负责确保数据的安全性和用户的隐私权益。常见的数据安全技术包括加密（如AES、RSA等）、访问控制（如角色基础访问控制RBAC、属性基访问控制ABAC等）、数据脱敏（如差分隐私DP、同态加密HE等）等。这些技术可以有效地防止数据泄露和滥用。
6. 数据治理层：这一层主要负责对整个大数据架构进行管理和优化，以确保其高效、稳定地运行。常见的数据治理技术包括数据质量管理（如数据清洗、数据标准化等）、数据生命周期管理（如数据归档、数据销毁等）、数据治理工具（如Data Lakehouse、Data Governance Toolkit等）等。这些技术可以有效地提高数据的质量、可用性和安全性。
总之，大数据架构的核心层主要包括数据存储层、数据处理层、数据分析层、数据可视化层、数据安全与隐私保护层以及数据治理层。这些核心层相互协作，共同构成了一个完整的大数据架构，以支持各种复杂的数据分析和业务应用。
