大数据存储技术架构主要包括以下几个技术组成：
1. 数据存储层：这是大数据存储技术架构的基础，主要负责数据的存储和管理。常见的数据存储层包括关系型数据库、非关系型数据库和分布式文件系统等。
2. 数据计算层：这是大数据存储技术架构的核心，主要负责对数据进行计算和分析。常见的数据计算层包括Hadoop MapReduce、Spark、Flink等。
3. 数据管理工具：这是大数据存储技术架构的重要组成部分，主要负责数据的管理和监控。常见的数据管理工具包括Hive、Pig、HBase等。
4. 数据安全与隐私保护：这是大数据存储技术架构的重要环节，主要负责保障数据的安全和隐私。常见的数据安全与隐私保护技术包括加密技术、访问控制技术、数据脱敏技术等。
5. 数据治理：这是大数据存储技术架构的关键部分，主要负责数据的质量管理、元数据管理、数据生命周期管理等。常见的数据治理技术包括数据质量评估、数据目录服务、数据生命周期管理等。
6. 数据可视化：这是大数据存储技术架构的辅助部分，主要负责将数据以图表等形式展示出来，方便用户理解和分析。常见的数据可视化技术包括Tableau、PowerBI、D3.js等。
7. 数据集成与ETL：这是大数据存储技术架构的关键环节，主要负责将不同来源的数据集成到一起，并进行清洗、转换和加载。常见的数据集成与ETL技术包括Apache NiFi、Apache Flume、Apache Kafka等。
8. 数据备份与恢复：这是大数据存储技术架构的重要环节，主要负责数据的备份和恢复。常见的数据备份与恢复技术包括RMAN、DROP、RAID等。
9. 数据迁移与扩展：这是大数据存储技术架构的重要部分，主要负责数据的迁移和扩展。常见的数据迁移与扩展技术包括DataStage、Tez、Spark Streaming等。
10. 数据优化与调优：这是大数据存储技术架构的重要环节，主要负责对数据进行优化和调优。常见的数据优化与调优技术包括Spark SQL、HiveQL、HBase Optimizer等。
