大数据技术架构主要包括以下几种类型：
1. 数据仓库架构（Data Warehouse Architecture）：数据仓库架构是一种集中存储和管理大量结构化数据的系统。它通常包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据仓库本身。数据仓库架构适用于需要对大量历史数据进行分析和挖掘的场景。
2. 列式存储架构（Columnar Storage Architecture）：列式存储架构是一种将数据按列组织存储的系统。这种架构可以快速读取和写入数据，适用于需要频繁查询和更新的场景。常见的列式存储架构有Hadoop HDFS、Apache Cassandra等。
3. 分布式文件系统架构（Distributed File System Architecture）：分布式文件系统架构是一种将数据分散存储在多个节点上的系统。这种架构可以提高数据的可用性和容错性，适用于需要高可用性和可扩展性的应用场景。常见的分布式文件系统架构有Hadoop HDFS、GlusterFS等。
4. 实时数据处理架构（Real-time Data Processing Architecture）：实时数据处理架构是一种用于处理实时数据流的系统。这种架构通常包括数据采集、数据预处理、数据分析和数据展示等环节。常见的实时数据处理架构有Apache Kafka、Apache Flink等。
5. 云计算架构（Cloud Computing Architecture）：云计算架构是一种基于虚拟化技术的计算模式，通过云服务提供商提供的资源来构建和运行应用程序。云计算架构具有弹性、可伸缩性和按需付费等特点，适用于需要大规模数据处理和分析的场景。常见的云计算架构有Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure等。
6. 边缘计算架构（Edge Computing Architecture）：边缘计算架构是一种将数据处理和分析任务部署在靠近数据源的位置的系统。这种架构可以减少数据传输的延迟，提高数据处理的效率，适用于需要低延迟和高可靠性的场景。常见的边缘计算架构有NVIDIA Jetson系列、Intel Movidius系列等。
7. 机器学习框架架构（Machine Learning Framework Architecture）：机器学习框架架构是一种用于开发和训练机器学习模型的系统。这种架构通常包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型部署等环节。常见的机器学习框架架构有TensorFlow、PyTorch等。
8. 大数据平台架构（Big Data Platform Architecture）：大数据平台架构是一种集成了多种技术和工具的系统，用于处理和分析大规模数据集。这种架构通常包括数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化和数据安全等环节。常见的大数据平台架构有Hadoop、Spark等。
