大数据存储技术架构主要包括以下几种技术：
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上分布存储，以实现数据的高可用性和容错性。常见的分布式文件系统有Hadoop的HDFS、Amazon的S3和Google的GFS等。
2. 分布式数据库（Distributed Database）：分布式数据库是一种将数据存储在多个节点上的数据库系统，它可以提供高性能的数据访问和查询能力。常见的分布式数据库有Apache Cassandra、Cassandra-HBase、Cassandra-DynamoDB等。
3. 分布式计算框架（Distributed Computing Framework）：分布式计算框架是一种支持分布式计算任务的编程模型，它可以将计算任务分配到多个节点上并行执行，以提高计算效率。常见的分布式计算框架有Apache Spark、Apache Flink、Apache Storm等。
4. 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，它可以对数据进行清洗、转换和整合，以便为决策提供支持。常见的数据仓库有Amazon Redshift、Google BigQuery、Microsoft SQL Server等。
5. 数据湖（Data Lake）：数据湖是一种用于存储大规模原始数据的系统，它可以将各种类型的数据（如文本、图像、音频等）存储在一个统一的系统中。数据湖通常与数据仓库结合使用，以提供更全面的数据管理和分析能力。
6. 数据索引（Data Index）：数据索引是一种用于提高数据检索速度的技术，它可以将数据按照特定的规则进行排序和组织，以便快速查找和访问。常见的数据索引有Bloom Filter、Trie树、Hash Table等。
7. 数据压缩（Data Compression）：数据压缩是一种减少数据存储空间的技术，它可以将数据压缩成较小的格式，以节省存储空间和传输带宽。常见的数据压缩算法有LZ77、LZW、Huffman Tree等。
8. 数据加密（Data Encryption）：数据加密是一种保护数据安全的技术，它可以将数据进行加密处理，以防止未经授权的访问和篡改。常见的数据加密算法有AES、RSA、DES等。
9. 数据流处理（Data Stream Processing）：数据流处理是一种实时处理大量数据的技术，它可以对数据进行实时分析和处理，以支持实时决策和业务应用。常见的数据流处理技术有Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm等。
10. 数据可视化（Data Visualization）：数据可视化是一种将数据以图形化的方式展示出来的技术，它可以帮助用户直观地理解数据和发现数据中的趋势和模式。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI、Grafana等。
