大數據平臺的基礎架構包括以下部分：

1、數據源：這是大數據平臺的輸入部分，包括各種數據源，如第三方平臺、網絡爬蟲、適配器(中間鍵)以及自身業務數據等。這些數據源的數據類型可能并不統一，包括Word、Excel、圖片、PDF、掃描件、視頻等非結構化的信息。

2、數據接入(數據采集)：這部分涉及常見的數據采集場景，比如支持FTP、SFTP、HTTP等協議的數據源獲取數據，從業務數據庫獲取數據，數據采集錄入后需支撐業務系統，數據源通過Kafka等消息隊列傳輸，需要實時采集數據等。

3、數據處理：在數據同步的過程中，依靠批處理算法將計算結果寫入HDFS中，完成數據的預處理。

4、數據服務：這是大數據平臺的輸出部分，將處理后的數據提供給用戶使用。

5、數據存儲和管理：大數據平臺需要具備存儲和管理大量數據的能力。這包括使用分布式文件系統，例如Hadoop的HDFS，來存儲數據，以及使用數據庫系統，例如NoSQL數據庫，來管理結構化和非結構化數據。

6、數據處理和分析：大數據平臺需要具備處理和分析數據的強大能力。這包括使用批處理和流處理技術來處理數據，以及使用數據挖掘和機器學習技術來分析數據。

7、數據安全和隱私保護：大數據平臺需要確保數據的安全性和隱私保護。這包括使用加密技術來保護數據，以及實施訪問控制和身份認證來限制對數據的訪問。

8、可擴展性和靈活性：大數據平臺需要具備可擴展性和靈活性，以適應不斷變化的需求。這包括使用分布式架構和云計算技術來擴展數據處理能力，以及使用開放標準和開源技術來提高平臺的靈活性和可擴展性。

9、監控和日志記錄：大數據平臺需要具備監控和日志記錄系統，以實時監控平臺的運行狀態和診斷問題。這包括使用監控工具來監控數據處理過程和結果，以及使用日志系統來記錄平臺的操作和維護信息。

這些組成部分共同構成了大數據平臺的基礎架構，為組織提供了一個集中式的數據處理和分析平臺，以支持各種業務需求和決策制定。