大数据处理已成为现代企业数字化转型的核心能力，需要构建完整的技术架构来支持海量数据的存储、计算和分析。在数据存储方面，分布式文件系统如HDFS、对象存储如S3等可以支持PB级数据的存储。在数据计算方面，批处理框架如Hadoop MapReduce、Spark等可以处理大规模离线数据，流处理框架如Kafka、Flink等可以处理实时数据流。在数据查询方面，数据仓库如Hive、数据湖如Delta Lake等提供了不同的数据访问模式。在机器学习方面，MLlib、TensorFlow等框架支持大规模机器学习任务。数据治理也是大数据架构的重要组成部分，包括数据质量、元数据管理、数据血缘等。云原生的大数据平台如Databricks、Snowflake等提供了更易用的服务。随着数据量的不断增长和实时性要求的提高，大数据技术架构也在不断演进，向更高效、更智能的方向发展。