大数据查询平台架构通常由以下几个关键组件组成：
1. 数据存储层：这是大数据查询平台的基础，负责存储和管理大量的数据。数据存储层通常包括分布式文件系统（如Hadoop HDFS或Amazon S3）、关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）。这些存储系统可以提供高吞吐量的读写能力，并支持复杂的数据模型和查询。
2. 数据处理层：这一层主要负责对原始数据进行清洗、转换和预处理，以便在查询层进行有效的查询。数据处理层通常包括ETL（提取、转换、加载）工具、数据仓库和数据湖等。这些工具可以帮助用户从各种数据源中提取数据，并将其转换为统一的格式，以便在查询层进行查询。
3. 查询层：这是大数据查询平台的核心，负责处理用户的查询请求并返回结果。查询层通常使用SQL或NoSQL查询语言来编写查询语句，并根据查询结果生成报告或数据可视化。查询层还可以根据用户的需求进行实时查询和分析。
4. 数据集成层：这一层主要负责将来自不同数据源的数据集成到一起，以便进行统一管理和查询。数据集成层可以使用ETL工具、数据管道和API等方式来实现数据的集成。此外，数据集成层还可以实现数据的备份和恢复功能，以确保数据的安全性和可靠性。
5. 数据安全与监控层：这一层主要负责保护数据的安全和监控平台的运行状态。数据安全层可以使用加密技术、访问控制和审计日志等方式来保护数据的安全。数据监控层则可以使用监控系统和报警机制来实时监控平台的运行状态，并在出现问题时及时通知用户。
6. 用户界面层：这一层主要负责为用户提供友好的交互界面，以便用户能够轻松地查询和管理数据。用户界面层可以使用Web前端、移动应用和桌面应用程序等方式来实现。此外，用户界面层还可以提供数据分析和可视化等功能，帮助用户更好地理解和利用数据。
总之，大数据查询平台架构是一个多层次、多组件的复杂系统，涵盖了数据存储、处理、查询、集成、安全和监控等多个方面。通过合理设计和维护这些组件，可以实现高效、稳定和安全的大数据查询服务。
