大数据四层架构，是大数据技术中非常重要的概念，它将大数据的处理过程分为四个层次，分别是数据源层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。

数据源层，是大数据架构的最底层，它包括了各种数据源，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。这些数据源可以是关系型数据库、文件系统、网络数据等，是大数据处理的起点。

数据存储层，位于数据源层之上，主要负责对数据进行存储和管理。这一层通常使用分布式文件系统，如Hadoop的HDFS，来存储大量的数据。数据存储层不仅要保证数据的安全性和可靠性，还要考虑到数据的读写效率和扩展性。

数据处理层，是大数据架构的核心层，主要负责对数据进行处理和分析。这一层可以使用MapReduce、Spark等分布式计算框架来进行数据的批处理，也可以使用流式处理框架如Kafka、Storm来进行实时数据处理。数据处理层的目标是将从数据源层获取的数据，通过各种算法和模型，转化为有价值的信息。

数据应用层，是大数据架构的最高层，也是最终目标层。在这一层，通过使用各种数据分析工具和应用，如数据挖掘、机器学习、可视化工具等，将数据处理层得到的信息，转化为可以支持决策和应用的各种服务和产品。

大数据四层架构，为大数据的处理和应用提供了一个完整的框架，使得大数据技术可以更加灵活和高效地应用到各种场景中。