大数据技术的技术架构主要包括以下几个部分：
1. 数据采集层：这是大数据技术的基础，主要负责从各种数据源中采集数据。数据采集层通常使用分布式文件系统、日志收集工具等技术来实现数据的采集和存储。
2. 数据处理层：在数据采集层的基础上，数据处理层负责对采集到的数据进行清洗、转换和整合。数据处理层可以使用Hadoop的MapReduce、Spark等分布式计算框架来实现。
3. 数据分析层：数据分析层主要负责对处理后的数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息。数据分析层可以使用机器学习、深度学习等人工智能技术来实现。
4. 数据存储层：数据存储层主要负责将分析后的数据存储起来，以便后续的查询和使用。数据存储层可以使用NoSQL数据库、HDFS等分布式存储技术来实现。
5. 数据可视化层：数据可视化层主要负责将分析后的数据以图表、报表等形式展示出来，方便用户理解和使用。数据可视化层可以使用Tableau、PowerBI等可视化工具来实现。
6. 数据安全层：数据安全层主要负责保护数据的安全，防止数据泄露和篡改。数据安全层可以使用加密技术、访问控制等手段来实现。
7. 数据治理层：数据治理层主要负责对整个大数据系统的运行和管理进行监控和优化。数据治理层可以使用日志管理、性能监控等工具来实现。
8. 数据服务层：数据服务层主要负责将分析后的数据提供给其他系统或应用使用。数据服务层可以使用API、消息队列等技术来实现。
9. 数据仓库层：数据仓库层主要负责存储和管理大量的历史数据，为数据分析提供支持。数据仓库层可以使用Hive、Cassandra等数据仓库工具来实现。
10. 数据湖层：数据湖层主要负责存储和管理大规模的原始数据，为数据分析提供基础。数据湖层可以使用Apache Hadoop、Apache Spark等数据湖工具来实现。
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