互联网大数据技术体系层次主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据展示五个部分。
1. 数据采集：这是整个大数据技术体系的起始点，主要通过各种传感器、网络设备等收集到的数据，包括用户行为数据、交易数据、日志数据等。数据采集的方式主要有网络爬虫、API接口、数据库查询等。
2. 数据存储：采集到的数据需要存储起来，以便后续的数据处理和分析。数据存储的方式主要有文件存储、数据库存储、分布式存储等。其中，数据库存储是最常用的方式，因为它可以提供高效的数据访问和操作能力。
3. 数据处理：处理过的数据需要进行清洗、转换、整合等操作，以便于后续的分析和挖掘。数据处理的方式主要有批处理、流处理、交互式处理等。其中，流处理是一种实时处理大量数据的技术，适用于需要实时反馈的场景。
4. 数据分析：处理过的数据需要进行深入的分析，以发现数据中的价值和规律。数据分析的方式主要有统计分析、机器学习、深度学习等。其中，机器学习是一种基于数据驱动的方法，可以自动发现数据中的模式和规律。
5. 数据展示：最后，将分析结果以可视化的方式展示出来，帮助用户理解和使用数据。数据展示的方式主要有图表展示、报告展示、仪表盘展示等。其中，仪表盘是一种直观、易用的数据展示方式，可以实时显示关键指标和趋势。
总的来说，互联网大数据技术体系层次是一个从数据采集到数据展示的完整过程，每个环节都至关重要，缺一不可。
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