大数据平台架构的基本层次主要包括以下几个类型：
1. 数据采集层：这是大数据平台的最底层，主要负责从各种数据源中采集数据。数据采集层通常包括数据采集器、数据采集网关等组件。数据采集器是专门用于采集数据的设备，如传感器、摄像头等；数据采集网关则是将数据采集器采集的数据通过网络传输到大数据平台上。
2. 数据存储层：在数据采集层采集到的数据需要存储起来以便后续处理和分析。数据存储层通常包括分布式文件系统（如HDFS）、关系型数据库（如MySQL、Oracle）等组件。分布式文件系统可以将大量数据存储在多个节点上，提高数据的可用性和容错性；关系型数据库则可以提供结构化的数据存储和管理功能。
3. 数据处理层：在数据存储层存储的数据需要进行预处理、清洗、转换等操作，以便进行后续的分析和挖掘。数据处理层通常包括ETL（Extract, Transform, Load）工具、数据仓库、数据湖等组件。ETL工具可以将数据从源系统抽取出来并进行清洗、转换，然后加载到目标系统中；数据仓库是一种面向主题的数据集合，可以对海量数据进行集中存储和管理；数据湖则是一种无结构的数据集合，可以存储各种类型的数据，方便后续的分析和挖掘。
4. 数据分析与挖掘层：在数据处理层处理后的数据需要进行进一步的分析、挖掘和可视化展示。数据分析与挖掘层通常包括数据挖掘算法、机器学习模型、数据可视化工具等组件。数据挖掘算法可以从大量数据中发现隐藏的模式和规律；机器学习模型则可以根据已有的数据训练出预测模型，对未来的数据进行预测；数据可视化工具可以将分析结果以图表、报表等形式展示出来，帮助用户更好地理解和利用数据。
5. 数据服务层：在数据分析与挖掘层处理后的数据需要提供给其他系统或应用使用。数据服务层通常包括API接口、消息队列、微服务等组件。API接口可以将处理后的数据暴露给其他系统或应用，实现数据的共享和交互；消息队列则可以在不同系统之间传递数据，保证数据的一致性和可靠性；微服务则是一种将应用程序拆分成多个独立服务的架构模式，可以提高系统的可扩展性和灵活性。
6. 监控与运维层：在整个大数据平台架构中，还需要对各个组件进行监控和运维，确保平台的稳定运行。监控与运维层通常包括监控系统、日志管理、故障排查等组件。监控系统可以实时监测平台的性能和状态，及时发现并解决问题；日志管理则可以记录平台的操作日志和异常日志，方便问题的追踪和分析；故障排查则可以帮助运维人员快速定位问题并进行处理。
