大数据存储技术架构主要包括以下几个技术组成：
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，它提供了一种跨多个节点的数据存储和管理方式。分布式文件系统通常采用复制、分片、负载均衡等技术，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、Google的GFS和Ceph等。
2. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一种用于存储和管理历史数据的系统，它可以对大量数据进行查询、分析和报告。数据仓库通常采用关系型数据库管理系统（RDBMS）或NoSQL数据库来实现数据的存储和管理。常见的数据仓库解决方案有Amazon Redshift、Apache Hive、Apache Spark等。
3. 数据湖（Data Lake）：数据湖是一种大规模存储和处理数据的系统，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。数据湖通常采用分布式文件系统和数据仓库技术来实现数据的存储和管理。常见的数据湖解决方案有Apache Atlas、Apache Beam、Apache Flink等。
4. 数据仓库优化器（Data Warehouse Optimizer）：数据仓库优化器是一种用于优化数据仓库性能的工具，它可以自动调整数据仓库的分区策略、索引策略和查询优化策略，以提高查询性能。常见的数据仓库优化器有Apache NiFi、Apache Flink等。
5. 数据流处理（Data Stream Processing）：数据流处理是一种用于实时处理和分析数据的技术，它可以处理来自不同来源的数据流，并对其进行实时分析和处理。常见的数据流处理框架有Apache Kafka、Apache Storm、Apache Flink等。
6. 数据挖掘与机器学习（Data Mining and Machine Learning）：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和模式的过程，而机器学习则是通过训练模型来预测未来事件的过程。这些技术可以用于发现数据中的隐藏模式、优化数据存储和查询性能、提高数据安全性等。常见的数据挖掘与机器学习工具有Apache Mahout、Apache Spark MLlib、TensorFlow等。
7. 数据可视化（Data Visualization）：数据可视化是将数据转换为图形和图表，以便用户更容易理解和分析数据。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。
8. 数据安全与隐私（Data Security and Privacy）：数据安全与隐私是保护数据免受未经授权访问和滥用的关键。常见的数据安全与隐私技术包括加密、访问控制、审计日志、数据掩码等。
9. 数据治理（Data Governance）：数据治理是指对数据生命周期的管理，包括数据的创建、存储、使用、共享和销毁等。常见的数据治理工具有Apache Hadoop Common、Apache Sentry等。
10. 云计算平台（Cloud Computing Platforms）：云计算平台是一种提供计算资源和服务的平台，它可以支持大数据存储技术的部署和运行。常见的云计算平台有Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）等。
