大数据存储技术架构主要包括以下几个关键技术：
1. 分布式文件系统（Distributed File System）：分布式文件系统是大数据存储的基础，它允许数据在多个节点之间进行分布和访问。常见的分布式文件系统有Hadoop的HDFS、Google的GFS和Amazon的S3等。
2. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一种用于存储和管理大量历史数据的系统，它可以对数据进行聚合、查询和分析。常见的数据仓库技术有Hive、Apache HBase和Apache Cassandra等。
3. 数据湖（Data Lake）：数据湖是一种大规模存储和管理数据的系统，它可以存储各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。常见的数据湖技术有Apache Atlas、Apache Beam和Apache Flink等。
4. 数据仓库优化（Data Warehouse Optimization）：为了提高数据仓库的性能和可扩展性，需要对数据仓库进行优化。常见的数据仓库优化技术有列式存储（Columnar Storage）、读写分离（Read-Write Scalability）和数据压缩（Data Compression）等。
5. 数据流处理（Data Stream Processing）：随着物联网和实时应用的发展，数据流处理变得越来越重要。数据流处理技术可以对实时数据进行快速处理和分析，如Apache Kafka、Apache Storm和Apache Flink等。
6. 大数据计算框架（Big Data Computing Framework）：大数据计算框架提供了一种统一的编程模型，可以方便地处理各种类型的数据。常见的大数据计算框架有Apache Hadoop、Apache Spark和Apache Flink等。
7. 数据安全与隐私保护（Data Security and Privacy Protection）：随着数据泄露事件的频发，数据安全和隐私保护变得尤为重要。常见的数据安全与隐私保护技术有加密（Encryption）、访问控制（Access Control）和数据脱敏（Data Masking）等。
8. 数据治理（Data Governance）：数据治理是指对数据的生命周期进行管理和控制，以确保数据的质量和可用性。常见的数据治理技术有元数据管理（Metadata Management）、数据质量管理（Data Quality Management）和数据生命周期管理（Data Lifecycle Management）等。
9. 云计算平台（Cloud Computing Platform）：云计算平台提供了弹性、可扩展的计算资源，可以满足大数据存储和处理的需求。常见的云计算平台有AWS、Azure和GCP等。
10. 边缘计算（Edge Computing）：边缘计算是一种将数据处理和分析放在离数据源更近的地方的技术，可以减少数据传输的延迟和带宽消耗。常见的边缘计算技术有NVIDIA Jetson系列、Intel Movidius系列和AMD Radeon Instinct系列等。
