大数据计算体系可归纳为三个基本层次是什么

大数据计算体系是一个复杂的系统，它包括三个基本层次：数据层、存储层和计算层。这三个层次相互依赖，共同构成了大数据处理的基础架构。

1. 数据层（Data Layer）：数据层是大数据计算体系的最底层，主要负责数据的采集、存储和管理。在数据层，数据以原始形式存在，可能包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。为了有效地管理和处理这些数据，数据层需要具备高效的数据采集、存储和管理能力。这通常涉及到分布式文件系统、数据库管理系统等技术。

2. 存储层（Storage Layer）：存储层位于数据层之上，主要负责数据的存储和管理。在存储层，数据被组织成适合计算机处理的形式，如文件、数据库或数据仓库。存储层需要具备高吞吐量、低延迟和可扩展性等特点，以便能够高效地处理大量数据。常见的存储技术包括分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）、数据库（如HBase、Cassandra）和数据仓库（如Amazon Redshift、Google BigQuery）。

3. 计算层（Computing Layer）：计算层位于存储层之上，主要负责数据的处理和分析。在计算层，通过对数据的分析和挖掘，提取出有价值的信息和知识。计算层需要具备强大的计算能力，以便能够快速处理大量的数据。常见的计算技术包括MapReduce、Spark等分布式计算框架。此外，计算层还需要具备高度的灵活性和可扩展性，以便能够适应不断变化的数据需求和计算任务。

这三个层次之间相互依赖，共同构成了大数据计算体系的核心。数据层为存储层和计算层提供了丰富的数据资源；存储层为计算层提供了高效的数据处理能力；计算层则通过处理和分析数据，为上层应用提供有价值的信息和知识。

总之，大数据计算体系是一个复杂的系统，它包括三个基本层次：数据层、存储层和计算层。这三个层次相互依赖，共同构成了大数据处理的基础架构。通过合理地划分和优化这三个层次，可以有效地提高大数据处理的效率和质量，从而为企业和社会带来更大的价值。