大数据的四层堆栈式技术架构主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个层次。这种架构可以帮助企业更好地管理和分析海量数据，从而做出更明智的决策。
1. 数据采集层：这是大数据架构的第一层，主要负责从各种来源收集数据。这些来源可能包括传感器、网络、日志文件等。数据采集层的主要任务是确保数据的质量和完整性，以便后续的处理和分析。
2. 数据存储层：在数据采集层之后，数据需要被存储起来以便于后续的处理和分析。数据存储层的主要任务是选择合适的存储系统和技术，以满足数据存储的需求。常见的数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
3. 数据处理层：数据处理层的主要任务是对存储在数据存储层的数据进行清洗、转换和整合。这包括去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式、计算统计信息等。数据处理层的目标是将原始数据转换为可用于分析和挖掘的格式。
4. 数据分析层：数据分析层的主要任务是根据业务需求对处理后的数据进行分析和挖掘。这包括数据挖掘、机器学习、统计分析等方法，以发现数据中的模式、趋势和关联性。数据分析层的目标是为企业提供有价值的洞察，帮助企业做出更好的决策。
在整个大数据四层堆栈式技术架构中，各层之间相互依赖，共同完成数据的采集、存储、处理和分析过程。通过这种架构，企业可以有效地管理和分析海量数据，从而提高决策效率和准确性。
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