互联网大数据技术体系可以分层哪些层次构成

互联网大数据技术体系可以分层为以下几个层次：

1. 数据采集层：这是整个大数据技术体系的最底层，主要负责从各种数据源中采集数据。数据采集层主要包括数据采集设备、数据采集工具和数据采集平台等。数据采集设备如传感器、摄像头等，用于实时采集环境、设备等数据；数据采集工具如数据采集软件、数据采集器等，用于对采集到的数据进行预处理和清洗；数据采集平台如数据采集系统、数据采集网关等，用于将采集到的数据存储和管理。

2. 数据处理层：在数据采集层的基础上，数据处理层主要负责对采集到的数据进行加工、分析和处理。数据处理层主要包括数据处理引擎、数据处理工具和数据处理平台等。数据处理引擎如分布式计算引擎、流式计算引擎等，用于对数据进行批处理或流处理；数据处理工具如数据清洗工具、数据转换工具等，用于对数据进行预处理和转换；数据处理平台如数据处理系统、数据处理平台等，用于对数据进行存储和管理。

3. 数据分析层：在数据处理层的基础上，数据分析层主要负责对处理后的数据进行分析和挖掘。数据分析层主要包括数据分析引擎、数据分析工具和数据分析平台等。数据分析引擎如机器学习引擎、深度学习引擎等，用于对数据进行模型训练和预测；数据分析工具如数据可视化工具、数据挖掘工具等，用于对数据进行可视化展示和挖掘分析；数据分析平台如数据分析系统、数据分析平台等，用于对数据进行存储和管理。

4. 数据存储层：在数据分析层的基础上，数据存储层主要负责对分析后的数据进行存储和管理。数据存储层主要包括数据存储引擎、数据存储工具和数据存储平台等。数据存储引擎如关系型数据库、非关系型数据库等，用于对数据进行结构化存储；数据存储工具如数据仓库、数据湖等，用于对数据进行分布式存储；数据存储平台如数据存储系统、数据存储平台等，用于对数据进行统一管理和调度。

5. 数据应用层：在数据存储层的基础上，数据应用层主要负责将数据转化为实际的业务价值。数据应用层主要包括数据应用引擎、数据应用工具和数据应用平台等。数据应用引擎如业务智能引擎、商业智能引擎等，用于将数据转化为业务洞察；数据应用工具如数据可视化工具、数据挖掘工具等，用于将数据转化为业务决策支持；数据应用平台如数据应用系统、数据应用平台等，用于将数据转化为业务解决方案。

6. 数据安全层：在数据应用层的基础上，数据安全层主要负责保护数据的隐私和安全。数据安全层主要包括数据加密工具、数据访问控制工具和数据安全平台等。数据加密工具如对称加密算法、非对称加密算法等，用于对数据进行加密保护；数据访问控制工具如身份认证工具、权限管理工具等，用于对数据的访问进行控制；数据安全平台如数据安全系统、数据安全平台等，用于对数据的安全进行监控和管理。

总之，互联网大数据技术体系可以分层为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据存储层、数据应用层和数据安全层，每个层次都有其特定的功能和作用，共同构成了一个完整的大数据技术体系。