大数据技术架构是指构成大数据应用的各种技术要素，包括了数据获取、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等环节。这些技术要素相互连接并形成完整的大数据处理流程，实现了从海量数据中提取有价值信息的目标。下面我们将一一介绍。
在大数据处理流程中，数据获取是非常关键的一步。数据获取方式可以分为两大类：主动获取和被动获取。其中主动获取是指通过对外部系统、网站、数据库等进行数据抓取、爬取等方式获取数据，常见的抓取工具包括Python中的Requests模块和BeautifulSoup库；而被动获取则是指通过存放在业务系统的日志、用户行为记录、传感器数据等方式来获得数据。例如运营商可以通过手机基站获得用户的位置数据。
在数据获取之后，大数据架构需要将数据存储在适当的存储介质中，以便后续处理。目前流行的大数据存储技术有两种：关系型数据库和NoSQL数据库。
关系型数据库是传统数据库的一种扩展，其特点是使用SQL语言进行操作。其最大的优势在于对数据的保障和规范性，因为关系型数据库允许使用事务（Transaction）对数据的操作进行控制和管理，从而确保数据的一致性和完整性。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。
与之相反，NoSQL数据库是指非关系型数据库。它可以按照不同需求选择最适合的数据库类型，包括键-值存储、文档型存储、列式存储和图形数据库等，例如Redis、MongoDB、Cassandra等。
在数据存储之后，大数据架构需要建立数据处理系统来进行大规模的数据清洗、转换、计算、特征提取等工作。数据处理技术一般分为两类：批处理和流处理。
批处理指一次性处理整个数据集，适用于数据量较大，但数据变更频率较低的场景。常见的批处理工具有Hadoop生态圈、Spark等。
而流处理则是针对实时性要求较高的场景，可以随时处理数据流，这对于准实时监控以及异常检测等领域非常重要。流处理需要使用消息队列、流处理引擎、复杂事件处理器等技术支持，常见的流处理引擎有Storm、Flink、Kafka Streams等。
数据分析是将数据转化为有价值的信息并输出的过程。目前，区别于传统的可视化工具，更多的大数据分析技术基于机器学习和人工智能，包括数据挖掘、深度学习、自然语言处理等技术。
数据挖掘是一种基于数学模型和算法的知识发现技术，包括聚类分析、关联规则挖掘、分类预测等方法。而深度学习则是利用深度神经网络实现对非线性、复杂数据的建模和预测。
自然语言处理则是将人类自然语言转换为计算机可以处理的语言形式，并进行自然语言理解或生成的技术。常见的自然语言处理技术有语音识别、文本分类、情感分析等。
数据可视化可以帮助分析者更好的理解和掌握数据。其主要目的是将抽象的数据信息转化为直观、易懂的可视形式。常见的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等。
以上就是大数据技术架构的五个重要环节：数据获取、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化。这些环节是构成一个完整大数据应用的重要组成部分，各个环节之间相辅相成，缺一不可。