大数据日志采集架构主要包括以下几个部分：
1. 数据采集层：数据采集层主要负责从各个业务系统、数据库等地方收集日志数据。常见的数据采集工具有ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）堆栈、Splunk、Datadog等。这些工具可以实时或定时地从各种来源收集日志数据，并将数据存储在分布式存储系统中。
2. 数据存储层：数据存储层主要负责将采集到的日志数据存储起来，以便后续的数据分析和处理。常见的数据存储系统有Hadoop、Spark、HBase、Elasticsearch等。这些系统可以提供高吞吐量的数据存储和查询能力，同时支持大规模数据的存储和分析。
3. 数据处理层：数据处理层主要负责对存储在数据存储层中的日志数据进行清洗、转换和聚合等操作，以便进行后续的数据分析和处理。常见的数据处理工具有Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm等。这些工具可以支持大规模的数据处理和流式计算，同时提供灵活的数据处理方式。
4. 数据分析层：数据分析层主要负责对处理后的数据进行分析和挖掘，以发现数据中的潜在规律和价值。常见的数据分析工具有Hadoop、Spark、Hive、Pig等。这些工具可以支持大规模的数据分析和机器学习，同时提供灵活的数据分析方式。
5. 数据可视化层：数据可视化层主要负责将分析后的数据以图表等形式展示出来，以便用户更好地理解和使用数据。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI、Grafana等。这些工具可以支持多种数据源和图表类型的可视化，同时提供丰富的可视化效果和交互功能。
6. 数据服务层：数据服务层主要负责将分析后的数据以API的形式提供给其他系统或应用，以便实现数据的共享和复用。常见的数据服务工具有MQTT、RESTful API、GraphQL等。这些工具可以支持多种数据格式和协议，同时提供灵活的数据服务方式。
总之，大数据日志采集架构主要包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层、数据可视化层和数据服务层等部分。这些部分相互协作，共同构成了一个完整的大数据日志采集系统，可以实现对海量日志数据的实时采集、存储、处理、分析和可视化，为业务决策提供有力支持。
