大数据架构是支撑大规模数据处理和分析的基础设施，其核心技术包括数据采集、存储、处理和分析。主流大数据架构有Hadoop、Spark、Flink等。
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、日志、文件等方式获取数据。数据采集技术包括ETL（提取、转换、加载）技术和实时流处理技术。
2. 存储：大数据存储需要解决数据量大、速度快、高可用性等问题。主流大数据存储技术有Hadoop HDFS、Amazon S3、Google Cloud Storage等。
3. 处理：大数据处理主要是对海量数据进行清洗、整合、分析和挖掘。主流大数据处理技术有Hadoop MapReduce、Spark、Flink等。
4. 分析：大数据分析主要是对处理后的数据进行深度挖掘，发现数据背后的规律和趋势。主流大数据分析技术有机器学习、深度学习、自然语言处理等。
5. 应用场景：大数据架构在各个领域都有广泛的应用，如金融风控、医疗健康、智能交通、智慧城市等。
6. 发展趋势：随着技术的发展，大数据架构也在不断进化。例如，云计算的发展使得分布式计算成为可能，容器化技术使得部署和管理更加方便。此外，人工智能、物联网等新兴技术的融合也为大数据架构带来了新的挑战和机遇。
川公网安备51015602000223号
