通用型大数据平台技术架构包括

通用型大数据平台技术架构主要包括以下几个部分：

1. 数据采集层：这是大数据平台的最底层，主要负责从各种数据源中采集数据。常见的数据采集方式有：日志收集、文件收集、网络爬虫等。数据采集层需要处理大量的数据，因此需要高性能的硬件设备和高效的数据处理算法。

2. 数据存储层：这是大数据平台的中间层，主要负责数据的存储和管理。常见的数据存储方式有：关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。数据存储层需要保证数据的高可用性、高可靠性和高扩展性。

3. 数据处理层：这是大数据平台的中间层，主要负责对数据进行清洗、转换、聚合等操作。常见的数据处理工具有：Hadoop MapReduce、Spark、Flink等。数据处理层需要处理大量的数据，因此需要高性能的计算资源。

4. 数据分析层：这是大数据平台的顶层，主要负责对数据进行分析和挖掘。常见的数据分析工具有：机器学习、深度学习、统计分析等。数据分析层需要具备强大的数据分析能力，能够发现数据中的规律和趋势。

5. 数据可视化层：这是大数据平台的展示层，主要负责将数据分析的结果以图形化的方式展示给用户。常见的数据可视化工具有：Tableau、Power BI、D3.js等。数据可视化层需要具备良好的用户体验，能够让用户直观地理解数据分析的结果。

6. 数据服务层：这是大数据平台的服务层，主要负责提供数据相关的服务。常见的数据服务包括：数据查询、数据订阅、数据推送等。数据服务层需要具备良好的可扩展性和高可用性，能够应对大量的并发请求。

7. 安全层：这是大数据平台的保障层，主要负责保护数据的安全。常见的安全措施包括：数据加密、访问控制、审计日志等。安全层需要具备强大的安全防护能力，防止数据泄露和攻击。

8. 运维监控层：这是大数据平台的监控层，主要负责监控系统的运行状态和性能指标。常见的运维监控工具有：Prometheus、Grafana、Zabbix等。运维监控层需要具备实时监控和预警的能力，确保系统的稳定运行。

9. 云原生层：随着云计算的发展，越来越多的大数据平台开始采用云原生技术。云原生层主要包括容器化、微服务、自动化部署等技术，以提高大数据平台的灵活性和可扩展性。

10. 人工智能与机器学习层：为了提高数据分析的效率和准确性，越来越多的大数据平台开始引入人工智能和机器学习技术。人工智能与机器学习层主要包括自然语言处理、图像识别、语音识别等技术，以实现更智能的数据分析和挖掘。