大数据处理的技术栈通常由以下几个层次组成：
1. 数据采集层：这一层主要负责从各种数据源中采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。常见的数据采集工具和技术包括Hadoop的HDFS、Spark的Structured Streaming等。
2. 数据存储层：这一层主要负责将采集到的数据存储起来，以便后续的处理和分析。常见的数据存储技术包括Hadoop的HDFS、Spark的Spark Core、HBase等。
3. 数据处理层：这一层主要负责对存储在数据存储层的数据进行预处理、清洗、转换等操作，以便后续的分析和应用。常见的数据处理技术包括Hadoop的MapReduce、Spark的MLlib、HBase的Column Family等。
4. 数据分析层：这一层主要负责对处理后的数据进行分析和挖掘，以发现数据中的规律和趋势。常见的数据分析技术包括Hadoop的Mahout、Spark的MLlib、HBase的Column Family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，以便用户理解和使用。常见的数据可视化工具和技术包括Tableau、PowerBI、D3.js等。
6. 数据安全与隐私保护层：这一层主要负责确保数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。常见的数据安全技术包括Hadoop的Hadoop Security、Spark的Spark Security、HBase的Column Family等。
7. 数据服务层：这一层主要负责将处理好的数据提供给其他系统或应用使用。常见的数据服务技术包括Hadoop的Hive、Spark的Spark SQL、HBase的Rowkey等。
以上就是大数据处理的技术栈的主要层次，每个层次都有其特定的技术和工具，共同构成了一个完整的大数据处理系统。
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