大数据平台架构的基本层次主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个部分。
1. 数据采集：这是大数据平台架构的基础，主要涉及到数据的采集、传输和预处理。数据采集可以通过各种方式进行，如网络爬虫、API接口、文件上传等。在数据采集过程中，需要对数据进行清洗、去重、格式转换等操作，以保证后续处理的准确性。
2. 数据存储：数据存储是大数据平台架构的核心，主要涉及到数据的存储和管理。数据存储可以分为关系型数据库和非关系型数据库两种类型。关系型数据库适用于结构化数据，非关系型数据库适用于半结构化或非结构化数据。此外，还可以使用分布式文件系统、对象存储等技术来提高数据存储的效率。
3. 数据处理：数据处理是大数据平台架构的关键，主要涉及到数据的清洗、转换、聚合和分析。数据处理可以分为离线处理和实时处理两种类型。离线处理主要用于批量处理大量数据，如数据挖掘、机器学习等；实时处理主要用于处理实时数据流，如流处理、实时计算等。在数据处理过程中，需要对数据进行筛选、排序、分组等操作，以便于后续的数据分析。
4. 数据分析：数据分析是大数据平台架构的高级阶段，主要涉及到数据的挖掘、预测和可视化。数据分析可以分为描述性分析、探索性分析和预测性分析三种类型。描述性分析主要是对数据的基本特征进行分析，如统计摘要、分布情况等；探索性分析主要是对数据的内在规律进行分析，如关联规则、聚类分析等；预测性分析主要是对未来的数据进行预测，如时间序列分析、回归分析等。在数据分析过程中，可以使用各种算法和技术来进行数据挖掘和预测，如决策树、神经网络、支持向量机等。
总之，大数据平台架构的基本层次包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析四个部分，这四个部分相互依赖、相互影响，共同构成了一个完整的大数据处理流程。
