大数据架构乃是一套精密且衔接有序的系统，负责处理及储存惊人规模的数据，从而使之得以发挥作用、不断进化并始终保持稳定可靠。此体系主要由如下几个关键环节组成：

1.分布式文件系统：堪称此大数据架构的基石，肩负着大规模数据的储存与管理重任。例如，Hadoop的HDFS（Hadoop分布式文件系统）便是一款典型的分布式文件系统，它能将数据分散存储在众多计算机上，确保数据的安全性及可靠性得以充分保障。

2.数据处理：鉴于大数据架构所涉及的庞大数据量，需要一种高效且可伸缩的数据处理方法。MapReduce即是一种数据处理范型，可以将大型数据集分解为数项小型任务，并在众多计算节点上进行并行处理。

3.数据存储：在大数据架构的设计中，数据的可扩展性、可靠性以及高效性必须得到充分的重视。NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）作为一种非关系型数据库，既能储存非结构化及半结构化的数据，又具备强大的可扩展性及高可用性。

4.数据管理：大数据架构需要全方位地管理大规模的数据，包括数据的生命周期、数据质量以及数据隐私等多个方面。各类数据管理工具可以协助我们达成这些目标，例如数据质量工具可对数据进行检查与清理，确保数据的质量与精确性。

借助上述各环节的协同运作，大数据架构得以实现对大规模数据的处理、储存及管理，使之得以发挥作用、不断进化并始终保持稳定可靠。在实际应用过程中，我们可依据不同的需求与情境，挑选适合的技术及工具以实现这些目标。举例来说，在分布式文件系统方面，我们可以选用HDFS或Google File System；在数据处理领域，可以选择MapReduce或Spark；在数据存储方面，可以选取NoSQL数据库或column-oriented database；在数据管理方面，可以搭配使用数据质量工具或数据仓库等。

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