大数据四层堆栈架构的底层是

大数据四层堆栈架构通常包括四个层次：基础设施层、数据存储层、数据处理层和数据分析与应用层。底层指的是最基础的硬件和软件基础设施，它是整个大数据系统运行的基础。

1. 基础设施层：这一层主要包括数据中心（data center）、计算资源（computing resources）和网络设施（network infrastructure）。数据中心是存放大量数据的物理空间，需要提供稳定、安全和高效的环境。计算资源是指用于处理数据的服务器、计算机和其他设备，它们需要具备高性能和高可靠性。网络设施则是指用于数据传输和通信的网络设备，如交换机、路由器等。这些基础设施为大数据系统的运行提供了必要的硬件支持。

2. 数据存储层：这一层主要包括分布式文件系统（distributed file system）和数据库管理系统（database management system）。分布式文件系统是一种将数据分散存储在多个节点上的文件系统，它可以提高数据的访问速度和容错能力。数据库管理系统则是用于管理结构化数据的系统，它可以提供数据查询、更新和删除等功能。数据存储层为大数据系统中的数据提供了有效的存储和管理方式。

3. 数据处理层：这一层主要包括批处理（batch processing）和实时处理（real-time processing）技术。批处理技术是指将大规模数据集分批进行处理，以便在有限的时间内完成计算任务。实时处理技术是指在数据产生时立即进行处理，以获得最新的分析结果。数据处理层为大数据系统中的数据提供了有效的处理和分析方式。

4. 数据分析与应用层：这一层主要包括数据挖掘（data mining）、机器学习（machine learning）和人工智能（artificial intelligence）等技术。数据挖掘是从大规模数据中提取有价值信息的过程，它可以帮助发现数据中的模式和关联。机器学习是一种基于统计模型的方法，它可以对数据进行学习和预测。人工智能则是模拟人类智能过程的技术，它可以进行自主学习和决策。数据分析与应用层为大数据系统中的数据提供了有效的分析和应用方式。

总之，大数据四层堆栈架构的底层是基础设施层，它为整个大数据系统的运行提供了必要的硬件和软件支持。通过不断优化和升级基础设施层，可以确保大数据系统的稳定性、安全性和高效性。