大数据架构通常由多个关键组件构成，旨在高效处理海量、多样且快速变化的数据。其核心包括数据采集层、存储层、处理层和分析层。数据采集层负责从各种来源（如传感器、日志、社交媒体等）实时或批量收集数据；存储层采用分布式文件系统（如HDFS）或NoSQL数据库（如HBase）来管理结构化与非结构化数据；处理层利用计算框架（如MapReduce、Spark）进行数据清洗、转换和计算；分析层则通过机器学习、数据挖掘等技术提取有价值的信息。此外，架构还需考虑数据安全、隐私保护和可扩展性，以应对不断增长的业务需求。
