大資料的核心架構層是哪些？

　　大資料的核心架構層通常包括以下幾個層次：

　　資料來源層：資料來源層是指大資料系統的資料來源，可以包括結構化資料（如關係型資料庫）、半結構化資料（如XML、JSON）和非結構化資料（如文字、影像、音訊等）。資料來源層還可能包括實時流資料、感測器資料等。

　　資料採集與儲存層：這一層負責將資料從資料來源層採集、清洗、轉換，並儲存到適當的儲存介質中，如分散式檔案系統（如HDFS）或分散式資料庫（如HBase）等。資料採集與儲存層還可能涉及資料壓縮、分割槽、索引等技術。

　　資料處理與計算層：資料處理與計算層是大資料系統的核心層，負責對儲存在資料儲存層中的資料進行處理和計算。這一層通常包括分散式計算框架（如Hadoop MapReduce、Apache Spark）和資料處理工具（如Apache Hive、Apache Pig），用於實現資料的批處理、實時處理、流處理等。

　　資料分析與挖掘層：資料分析與挖掘層負責對資料進行分析、挖掘和建模，以提取有價值的資訊和知識。這一層通常包括機器學習演算法、資料探勘工具和視覺化工具等，用於實現資料的探索性分析、模式發現、預測和決策支援等。

　　資料展示與應用層：資料展示與應用層負責將經過處理和分析的資料以視覺化的形式展示給使用者，或透過應用程式提供資料服務和功能。這一層通常包括資料視覺化工具、BI工具、Web應用程式等。

　　這些核心架構層相互關聯，透過資料流和互動實現大資料的採集、儲存、處理、分析和展示。不同的大資料系統和架構可能有所不同，但通常都會包括這些核心層次。