传统大数据存储的架构主要包括以下几个方面：
1. 数据存储层：这是大数据存储系统的基础，主要负责数据的存储和管理。数据存储层通常采用分布式文件系统（如Hadoop HDFS、Ceph等）或分布式数据库（如HBase、Cassandra等）来实现。这些存储系统能够有效地处理大规模数据的存储和访问。
2. 数据计算层：这一层主要负责对数据进行计算和分析。常见的数据计算框架有Apache Spark、MapReduce等。这些框架提供了丰富的数据处理和分析功能，可以支持各种类型的数据分析任务，如机器学习、统计分析等。
3. 数据管理层：这一层主要负责对数据进行管理和监控。常见的数据管理工具有Apache Hadoop的HDFS、Hive等。这些工具提供了数据存储、查询、统计等功能，可以帮助用户更好地管理和利用数据。
4. 数据安全层：这一层主要负责保护数据的安全。常见的数据安全工具有Apache Hadoop的Hadoop Security、Amazon S3等。这些工具可以确保数据在存储和传输过程中的安全性，防止数据泄露和损坏。
5. 数据服务层：这一层主要负责提供数据服务。常见的数据服务工具有Apache Hadoop的Hadoop YARN、Apache Spark等。这些工具可以支持各种类型的数据服务，如批处理、流处理、交互式查询等。
6. 数据可视化层：这一层主要负责将数据以直观的方式展现出来。常见的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等。这些工具可以帮助用户更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。
7. 数据治理层：这一层主要负责规范和管理数据的使用。常见的数据治理工具有Apache Hadoop的HiveQL、Apache Spark SQL等。这些工具可以帮助用户制定合适的数据策略，确保数据的准确性和一致性。
8. 数据生命周期管理层：这一层主要负责在整个数据生命周期中进行管理。常见的数据生命周期管理工具有Apache Hadoop的HDFS Lifecycle Manager、Apache Spark Lifecycle Manager等。这些工具可以帮助用户监控和管理数据的生命周期，确保数据的完整性和可用性。
