大数据计算体系可以归纳为三个基本层次：数据采集、数据存储和数据处理。这三个层次构成了大数据处理的完整流程，每一个环节都至关重要。
1. 数据采集：数据采集是大数据处理的第一步，也是基础。在这个阶段，我们需要通过各种手段收集到大量的数据，这些数据可能来自于传感器、网络、日志文件等。数据采集的方式有很多种，如API采集、爬虫、Hadoop HDFS等。数据采集的质量直接影响到后续数据处理的效果，因此需要采用合适的技术手段来保证数据的完整性和准确性。
2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据进行保存和管理的过程。在这个阶段，我们需要将数据存储在合适的数据库或分布式存储系统中，以便后续的数据处理和分析。数据存储的方式有很多种，如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。选择合适的数据存储方式需要考虑数据的规模、访问频率、查询需求等因素。
3. 数据处理：数据处理是对存储在数据存储系统中的数据进行分析和处理的过程。在这个阶段，我们需要使用各种算法和技术对数据进行处理，以提取出有价值的信息。数据处理的方式有很多种，如统计分析、机器学习、深度学习等。数据处理的效果直接影响到后续的应用效果，因此需要采用合适的技术和方法来保证数据处理的准确性和有效性。
这三个层次相互关联，共同构成了大数据处理的整体框架。在实际应用中，我们还需要根据具体的需求和场景来选择合适的技术和方法，以实现高效、准确的大数据处理。
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