p>大数据管理系统的体系架构是一种分层架构，用于将大数据技术与传统数据库系统整合在一起，为数据收集、处理和存储提供有效的架构。通过将这些技术相结合，大数据管理系统可以有效地收集、处理和存储大量复杂的数据，从而支持企业进行更好的数据分析。
大数据管理系统的体系结构一般由以下几个层构成：
1. 数据收集层：这一层主要负责从外部源，如传感器、电子表单、社交媒体、互联网等收集数据，并根据这些数据设计相应的存储结构。
2. 数据存储层：这一层负责将收集的数据存储在不同的数据库中，以供以后的分析使用。在这一层，可以使用各种数据库系统，如关系型数据库、非关系型数据库、列存储型数据库、文档型数据库等。
3. 数据处理层：这一层的主要任务是通过不同的计算技术，从存储的数据中提取有用的信息，并生成有用的报表和分析结果。这一层可以使用MapReduce、Spark、Storm等大数据计算技术来处理数据。
4. 数据展示层：这一层负责将分析结果以图表、报表等形式展示出来，以便用户可以更加直观地查看分析结果。
5. 数据分析层：这一层负责通过机器学习、统计、计算机视觉等技术，从收集和处理的数据中提取有用的信息，从而获得有价值的结论。
6. 数据挖掘层：这一层负责从存储的数据中挖掘出隐藏的规律和关系，从而指导企业的决策。
以上就是大数据管理系统体系结构的基本内容，它能够有效地帮助企业收集、处理和分析大量复杂的数据，从而获得有价值的结论。此外，大数据管理系统还可以实现自动化数据处理，从而提高企业数据处理的效率。