大数据的架构主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式数据库、云计算平台等。

一、分布式文件系统

大数据的存储和管理依赖于分布式文件系统。这类架构将文件分散存储在多个服务器上，利用多台服务器共同处理数据，实现数据的分布式存储和处理。这种架构可以有效地提高数据存储的可靠性和数据处理的速度。

二、NoSQL数据库

对于大数据的处理，NoSQL数据库是一个重要的组成部分。与传统的关系型数据库不同，NoSQL数据库更适合处理大量、非结构化的数据。这种数据库架构具有可扩展性强、灵活性强、读写性能高等特点，可以很好地满足大数据处理的需求。

三、列式数据库

列式数据库是大数据架构中另一种重要的数据存储方式。它与传统的关系型数据库的行式存储不同，列式存储可以更好地满足大数据分析的需求。列式数据库针对列进行存储和处理，可以大大提高大数据查询和分析的效率。

四、云计算平台

云计算平台是大数据架构的重要支撑。云计算平台可以提供弹性的计算资源，根据大数据处理的需求动态地分配计算资源。同时，云计算平台还可以提供数据的安全存储、备份和恢复等功能，保障大数据的安全性和可靠性。

综上所述，大数据的架构包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式数据库以及云计算平台等。这些架构共同协作，实现了大数据的高效存储、处理和查询，满足了大数据时代对数据处理的巨大需求。