大数据存储和处理的关键技术和架构是怎样的？

大数据存储和处理的关键技术和架构主要包括以下几个方面：

1. 分布式文件存储架构：HDFS（Hadoop Distributed File System）是大数据存储的核心技术，它将数千台服务器组成一个统一的文件存储系统。NameNode服务器负责文件元数据管理，而DataNode服务器负责存储数据块。HDFS通过数据复制来保证数据可靠性。

2. MapReduce大数据计算架构：MapReduce是大数据处理的经典计算框架，它将计算过程分成map和reduce两个部分。map过程负责数据分片计算，而reduce过程负责数据关联计算。MapReduce可以在分布式集群的多台服务器上启动同一个计算程序，实现大规模数据并行计算。

3. 数据清洗：在大数据处理之前，需要对数据进行清洗，提取出有效数据，去除干扰项。

4. 大数据存储及管理技术：包括可靠的分布式文件系统、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术。此外，还包括非关系型大数据管理与处理技术、异构数据的数据融合技术、数据组织技术和大数据建模技术等。

5. 大数据分析及挖掘技术：包括改进已有数据挖掘和机器学习技术、开发新型数据挖掘技术、大数据融合技术以及面向领域的大数据挖掘技术等。

6. 数据安全及备份：包括数据加密、数据仓库存储、云端备份服务等，以确保大数据的安全性和可靠性。

大数据存储和处理的关键技术和架构涉及分布式文件存储、MapReduce计算框架、数据清洗、大数据存储管理、大数据分析挖掘以及数据安全备份等多个方面。这些技术和架构共同构成了大数据处理的核心能力，为大数据应用提供了强大的支持。