大数据的4层堆栈式技术架构中的4层是

大数据的4层堆栈式技术架构通常包括以下几个层次：数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据分析层。

1. 数据采集层：这是大数据架构的最底层，主要负责从各种来源收集数据。这些来源可能包括传感器、日志文件、社交媒体、网络等。数据采集层的设备和技术多种多样，包括物联网设备、移动设备、网络摄像头等。为了确保数据的质量和完整性，数据采集层需要采用一些关键技术，如数据清洗、数据转换、数据融合等。

2. 数据存储层：在数据采集层收集到的数据需要被存储起来以便后续处理。数据存储层的主要任务是存储和管理大量数据，并提供高效的数据访问接口。常见的数据存储技术有分布式文件系统（如Hadoop HDFS）、数据库（如HBase、Cassandra）和NoSQL数据库（如MongoDB）。此外，为了提高数据存储的性能和可扩展性，数据存储层还需要考虑使用分布式计算框架（如Apache Hadoop、Apache Spark）进行数据并行处理。

3. 数据处理层：在数据存储层中，数据通常以原始形式存在，需要进行进一步的处理才能进行分析和应用。数据处理层的主要任务是对数据进行清洗、转换和整合，以提高数据的质量并减少数据冗余。常见的数据处理技术包括数据挖掘（如分类、聚类、关联规则挖掘等）、自然语言处理（如文本分析、情感分析等）和机器学习（如回归分析、异常检测等）。此外，为了提高数据处理的效率和准确性，数据处理层还需要使用一些优化算法和技术，如MapReduce、Spark等。

4. 数据分析层：在数据处理层处理后的数据需要进行进一步的分析，以提取有价值的信息和知识。数据分析层的主要任务是根据业务需求对数据进行深入挖掘和分析，以发现数据中的规律和趋势。常见的数据分析技术包括统计分析（如描述性统计、推断性统计等）、预测建模（如时间序列分析、回归分析等）和可视化技术（如柱状图、折线图、饼图等）。此外，为了提高数据分析的准确性和可靠性，数据分析层还需要使用一些先进的技术和工具，如数据挖掘算法、机器学习模型等。

总之，大数据的4层堆栈式技术架构是一个多层次、多技术的综合体系，旨在通过不同层次的技术实现数据的采集、存储、处理和分析，以满足不同业务场景的需求。随着大数据技术的不断发展和完善，这一架构也将继续演化和升级，以适应不断变化的数据环境和业务挑战。