大数据技术栈是支撑数据采集、存储、处理与分析的综合体系，通常分为以下几个层次：
1. 数据采集层 📊
- 工具：Apache Flume、Kafka、Logstash
- 功能：实时/批量数据采集，日志处理，数据清洗
- 关键词：数据采集_工具
2. 数据存储层 🗃️
- 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL
- 非关系型数据库：MongoDB、Cassandra
- 分布式存储：HDFS、Amazon S3
- 关键词：分布式_存储
3. 数据处理层 🧠
- 批处理：Hadoop MapReduce、Apache Spark
- 流处理：Flink、Storm
- ETL工具：Apache Nifi、Talend
- 关键词：大数据_处理
4. 数据分析层 🔍
- 计算框架：Apache HBase、Apache Flink
- 机器学习：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn
- 查询语言：SQL、HiveQL、Pig Latin
- 关键词：数据_分析
5. 数据可视化层 📈
- 工具：Tableau、Power BI、Grafana
- 功能：交互式图表、仪表盘、报告生成
- 关键词：数据_可视化
如需深入了解大数据生态系统的组成，可访问 大数据生态体系 进行扩展阅读。