互联网大数据技术体系的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：这是整个大数据体系的基础，主要通过各种传感器、网络设备等收集到的数据。这些数据可能是结构化的，也可能是非结构化的，需要通过一定的处理方式进行清洗和转换。
2. 数据存储：在采集到大量的数据后，需要将其存储起来以供后续的处理和分析。数据存储的方式有很多种，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。
3. 数据处理：数据处理是大数据的核心部分，主要包括数据的清洗、转换、整合等步骤。这些步骤的目的是将原始数据转化为可用的数据，以便进行后续的分析。
4. 数据分析：数据分析是大数据的高级阶段，主要是通过各种算法和技术对数据进行分析，提取出有价值的信息。这包括统计分析、机器学习、深度学习等方法。
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这些信息。这包括图表、报告、仪表盘等形式。
在这个体系中，各个部分之间是相互关联的，只有各个环节都做好，才能形成一个有效的大数据体系。例如，数据采集的质量直接影响到后续处理的效果，数据处理的结果又会影响到数据分析的准确性，而数据分析的结果又会影响数据展示的效果。因此，在整个大数据体系中，每个环节都需要精心设计和优化。
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