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五个部分。
1. 数据采集：数据采集是大数据的基础，主要通过各种传感器、网络、文件等多种途径获取原始数据。数据采集通常包括数据的采集、清洗、转换等步骤。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的原始数据进行存储和管理的过程。常用的数据存储技术有Hadoop分布式文件系统HDFS、NoSQL数据库、关系型数据库等。
3. 数据处理：数据处理是对存储在数据存储系统中的数据进行清洗、转换、聚合等操作的过程。常见的数据处理技术有MapReduce、Spark等。
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。常见的数据分析技术有机器学习、深度学习、统计分析等。
5. 数据展示：数据展示是将分析结果以图表、报告等形式展示给用户的过程。常见的数据展示技术有Tableau、PowerBI、Excel等。
此外，大数据的技术架构还包括数据安全、数据治理、数据质量、数据服务等部分。
1. 数据安全：数据安全是指保护数据不被非法访问、篡改、泄露等的过程。常见的数据安全技术有加密技术、认证技术、权限控制等。
2. 数据治理：数据治理是指对数据进行管理、监控、优化的过程。常见的数据治理技术有数据目录、元数据管理、数据质量管理等。
3. 数据质量：数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、可用性等。常见的数据质量技术有数据清洗、数据校验、数据标准化等。
4. 数据服务：数据服务是指提供数据查询、分析、可视化等服务的过程。常见的数据服务技术有API接口、Web服务、移动应用等。
