传统大数据架构通常包括以下几个关键组件：
1. 数据存储：这是大数据架构的基础，主要负责数据的存储和管理。常见的数据存储技术有分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）、关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）。
2. 数据处理：这部分主要包括数据的采集、清洗、转换和加载等操作。常用的数据处理工具和技术有Apache Hadoop、Apache Spark等。
3. 数据分析：这部分主要是对处理后的数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息。常用的分析工具和技术有R、Python、Java等。
4. 数据可视化：这部分主要是将分析结果以图表等形式展示出来，帮助用户理解和解释数据。常用的可视化工具和技术有Tableau、Power BI、D3.js等。
5. 数据安全：这部分主要是确保数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。常用的安全技术和措施有加密、访问控制、审计等。
设计原则：
1. 可扩展性：大数据架构应该能够随着数据量的增加而扩展，以满足不断增长的数据需求。
2. 高性能：大数据架构需要能够快速处理大量的数据，提供实时或近实时的分析结果。
3. 高可用性：大数据架构需要具备高可用性，能够在硬件故障或其他意外情况下继续运行。
4. 容错性：大数据架构需要具备容错性，能够在部分组件失败的情况下仍然正常工作。
5. 易用性：大数据架构需要易于使用，方便非专业人员进行操作和管理。
6. 灵活性：大数据架构需要具备灵活性，能够适应不断变化的业务需求和技术环境。
7. 安全性：大数据架构需要具备高度的安全性，保护数据免受未经授权的访问和攻击。
