大数据技术架构主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示等部分。
1. 数据采集：数据采集是大数据处理的第一步，主要通过各种方式获取原始数据，如网络爬虫、API接口、文件读取等。数据采集过程中需要考虑到数据的质量和完整性，以及数据的安全性和隐私保护。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的原始数据进行保存和管理的过程。常见的数据存储方式有分布式文件系统（HDFS）、关系型数据库（MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（MongoDB、Redis等）。其中，分布式文件系统（HDFS）适用于大规模数据的存储，而关系型数据库和非关系型数据库则适用于不同类型的数据存储需求。
3. 数据处理：数据处理是对采集到的数据进行清洗、转换、整合和分析的过程。常见的数据处理工具有Hadoop、Spark等。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集；Spark则是一个快速、通用的计算引擎，适用于大规模数据处理和机器学习任务。
4. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行分析和挖掘的过程。常见的数据分析工具有R、Python等。R是一种统计分析和图形绘制语言，适用于统计建模和数据可视化；Python则是一种编程语言，具有丰富的数据处理和机器学习库，适用于数据挖掘和人工智能任务。
5. 数据展示：数据展示是将分析结果以图表、报告等形式呈现给用户的过程。常见的数据展示工具有Tableau、PowerBI等。Tableau是一款数据可视化工具，可以将复杂的数据以直观的方式呈现；PowerBI则是一款商业智能工具，可以帮助用户从大量数据中提取有价值的信息并进行可视化展示。
总之，大数据技术架构主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示等部分，这些部分相互协作，共同完成大数据的处理和分析工作。
