大数据平台的架构通常包括以下几个关键组件：
数据采集组件：负责从各种数据源（如传感器、日志文件、数据库等）中收集数据，并将数据传输到大数据平台中。数据存储组件：用于存储大量的数据，常用的数据存储组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）、Amazon S3、Azure Data Lake等。数据处理组件：用于对大数据进行处理和分析，常见的数据处理组件包括Apache Spark、Apache Flink、Hadoop MapReduce等。数据查询与分析组件：用于查询和分析存储在大数据平台中的数据，常见的组件包括Apache Hive、Apache Pig、Impala等。数据可视化组件：用于将数据以可视化的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据，常见的数据可视化组件包括Tableau、Power BI、D3.Js等。数据安全和权限管理组件：用于确保数据在存储、处理和传输过程中的安全性，以及管理用户对数据的访问权限，常见的组件包括Apache Ranger、Apache Sentry等。数据治理组件：用于管理数据的质量、完整性和一致性，以确保数据的可靠性和准确性，常见的数据治理组件包括Apache Atlas、Collibra等。以上是大数据平台架构中的一些关键组件，不同的企业和场景可能会有所不同，可以根据具体需求和情况选择合适的组件组成自己的大数据平台架构。
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