大数据存储管理的软件栈主要分为以下几个层次：
1. 数据采集层：这一层主要负责从各种数据源（如数据库、文件系统、网络等）中采集数据。常见的数据采集工具有Apache Kafka、Flume、Logstash等。
2. 数据预处理层：这一层主要负责对采集到的数据进行清洗、转换和标准化处理，以便后续的存储和管理。常见的数据预处理工具有Apache Spark、Hadoop等。
3. 数据存储层：这一层主要负责将处理后的数据存储在合适的存储系统中。常见的数据存储系统有Hadoop HDFS、Amazon S3、Google Cloud Storage等。
4. 数据分析与挖掘层：这一层主要负责对存储在数据存储层中的数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息。常见的数据分析与挖掘工具有Apache Hadoop MapReduce、Spark、Hive等。
5. 数据可视化层：这一层主要负责将分析结果以图表等形式展示出来，帮助用户更好地理解和利用数据。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。
6. 数据安全与合规层：这一层主要负责确保数据的完整性、可用性和保密性，同时遵守相关的法律法规要求。常见的数据安全与合规工具有AWS KMS、Azure Key Vault、GDPR Compliance Tools等。
7. 数据治理层：这一层主要负责对整个大数据存储管理过程进行监控、优化和改进，以提高数据管理的效率和效果。常见的数据治理工具有Datadog、New Relic、Zephyr等。
以上就是大数据存储管理的软件栈主要分为几个层次，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存储管理解决方案。
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