大数据平台的基础架构包括以下部分：

1、数据源：这是大数据平台的输入部分，包括各种数据源，如第三方平台、网络爬虫、适配器(中间键)以及自身业务数据等。这些数据源的数据类型可能并不统一，包括Word、Excel、图片、PDF、扫描件、视频等非结构化的信息。

2、数据接入(数据采集)：这部分涉及常见的数据采集场景，比如支持FTP、SFTP、HTTP等协议的数据源获取数据，从业务数据库获取数据，数据采集录入后需支撑业务系统，数据源通过Kafka等消息队列传输，需要实时采集数据等。

3、数据处理：在数据同步的过程中，依靠批处理算法将计算结果写入HDFS中，完成数据的预处理。

4、数据服务：这是大数据平台的输出部分，将处理后的数据提供给用户使用。

5、数据存储和管理：大数据平台需要具备存储和管理大量数据的能力。这包括使用分布式文件系统，例如Hadoop的HDFS，来存储数据，以及使用数据库系统，例如NoSQL数据库，来管理结构化和非结构化数据。

6、数据处理和分析：大数据平台需要具备处理和分析数据的强大能力。这包括使用批处理和流处理技术来处理数据，以及使用数据挖掘和机器学习技术来分析数据。

7、数据安全和隐私保护：大数据平台需要确保数据的安全性和隐私保护。这包括使用加密技术来保护数据，以及实施访问控制和身份认证来限制对数据的访问。

8、可扩展性和灵活性：大数据平台需要具备可扩展性和灵活性，以适应不断变化的需求。这包括使用分布式架构和云计算技术来扩展数据处理能力，以及使用开放标准和开源技术来提高平台的灵活性和可扩展性。

9、监控和日志记录：大数据平台需要具备监控和日志记录系统，以实时监控平台的运行状态和诊断问题。这包括使用监控工具来监控数据处理过程和结果，以及使用日志系统来记录平台的操作和维护信息。

这些组成部分共同构成了大数据平台的基础架构，为组织提供了一个集中式的数据处理和分析平台，以支持各种业务需求和决策制定。