1.首先，在我看来，基本上根据数据的流向自底向上划分五层，跟传统的数据仓库其实很类似，数据类的系统，概念上还是相通的，分别为五个：数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据访问层及应用层。
2.数据采集层：由于数据源的多样性，很多时候我们采集的工具可能不止一个。大数据平台架构跟传统数据仓库有一个不同，就是同一层次，为了满足不同的场景，会采用更多的技术组件，体现百花齐放的特点。既包括传统的ETL离线采集、也有实时采集、互联网爬虫解析等等。
基于这个问题，网上有很多开源的技术：http://www.raincent.com/content-85-5632-2.html
对于数据爬虫可以参考下这里的思想：https://blog.csdn.net/prom1201/article/details/50972427
总的来说，采集层至少达到多样化数据采集能力、可视化快速配置能力、统一调度管控能力这三个要求。
3.数据处理层：根据数据处理场景要求不同，可以划分为HADOOP、MPP、流处理等等。应该大多数做过数据处理的应该都知道，数据处理过程中会使用各种各样的计算框架，总的来说分为：离线处理、实时处理、流处理、定时处理。
4.数据分析层：主要包含了分析引擎。接触到过NLP自然语言处理，命名实体识别等，总的来说，习惯使用的是spark进行批处理数据。
5.数据访问层：实时查询、多维查询、常规查询。常规查询相信大家做到实时都不陌生，就是普通的关系型数据库的使用。如果说到实时查询，觉得ClickHouse就是不错的选择，在此基础上也可以进行许多建模。在Hive更多的是进行数据预处理吧。
6.数据应用层：实现数据的管理和运维。包括实时数据变动日志更新等，对于这方面不是很清楚。
7.具体的架构思想可以参考：https://www.jianshu.com/p/e56d2e732885
以下是一些阅读过的文档，附：
1.https://max.book118.com/html/2017/1122/141127382.shtm
2.https://max.book118.com/html/2018/1001/8077124047001125.shtm
3.https://max.book118.com/html/2018/1003/6235013130001221.shtm