大数据技术的4个技术层级分别是

大数据技术通常被分为四个层级，每个层级都承担着不同的功能和任务。以下是这四个层级的详细描述：

1. 数据采集层（Data Gathering Layer）：

数据采集层是整个大数据处理流程的起点，负责从各种数据源中收集数据。这包括传感器、日志文件、社交媒体内容、网络流量等。数据采集层的主要任务是确保数据的可用性和完整性。为了实现这一目标，可以使用多种技术和工具，如网络爬虫、API接口、数据库查询等。此外，数据采集层还需要对数据进行预处理，以便于后续分析。

2. 数据存储层（Data Storage Layer）：

数据存储层是大数据技术的核心组成部分，负责将采集到的数据存储在合适的数据存储系统中。常见的数据存储系统包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。数据存储层的主要任务是将大量数据有效地组织和存储起来，以便后续的分析和应用。此外，数据存储层还需要提供高效的数据访问和管理功能，以满足不同用户的需求。

3. 数据处理层（Data Processing Layer）：

数据处理层是大数据技术的关键环节，负责对存储在数据存储层中的数据进行清洗、转换、整合和分析。这一层级的主要任务是根据业务需求对数据进行处理，提取有价值的信息，并将其转化为可理解的洞察。数据处理层通常使用各种数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark、Flink等。这些工具可以支持大规模数据的并行处理和实时分析，提高数据处理的效率和准确性。

4. 数据分析层（Data Analysis Layer）：

数据分析层是大数据技术的高级阶段，负责对处理后的数据进行分析和挖掘，以发现潜在的规律和趋势。这一层级的主要任务是根据业务需求对数据进行深入分析，提取有价值的信息，并将其转化为可操作的决策建议。数据分析层通常使用各种数据分析工具和技术，如机器学习、深度学习、统计分析等。这些工具可以支持复杂的数据分析和模型构建，提高数据分析的准确性和有效性。

总之，大数据技术的四个层级分别是数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据分析层。这四个层级相互协作，共同构成了一个完整的大数据处理流程。通过合理地划分和利用这四个层级的功能，可以实现对海量数据的高效处理和分析，为业务决策提供有力支持。