大数据处理的技术栈共有四个层次，分别是数据采集和传输层、数据存储层、数据处理和分析层、数据应用层。
1、数据采集和传输层：这一层主要负责从各种数据源收集数据，并将数据传输到数据中心。常用的技术包括Flume、Logstash、Sqoop等。Flume和Logstash主要用于日志数据的采集，Sqoop则用于从关系型数据库中导入导出数据。
2、数据存储层：这一层主要负责数据的持久化存储。常用的技术包括HDFS、HBase、Cassandra等。HDFS是一个分布式文件系统，适合存储大量非结构化数据。HBase是一个分布式列存储数据库，适合存储大量结构化数据。
3、数据处理和分析层：这一层主要负责对存储在数据中心的数据进行加工和处理，以提取有价值的信息。常用的技术包括MapReduce、Spark、Flink等。MapReduce是一个分布式计算框架，适合处理大量批处理任务。
4、数据应用层：这一层主要负责将处理后的数据应用于各种业务场景，如数据分析、数据挖掘、机器学习等。常用的技术包括Hive、Pig、Drill等。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，支持SQL查询。Pig是一个高级数据流语言，用于描述数据的转换和映射。
大数据处理的作用：
1、商业智能与决策支持：大数据处理能够从海量、多源、异构的数据中提取有价值的信息和洞察。通过高级分析和数据挖掘技术，企业可以揭示隐藏的市场趋势、消费者行为模式和业务性能指标，从而做出数据驱动的决策，优化战略规划和业务运营。
2、实时监控与风险预警：大数据处理能够实现实时或近乎实时的数据分析，帮助企业监控关键业务指标和异常情况。通过对大量数据的持续监测和模式识别，系统可以及时发出风险预警，帮助企业预防潜在的问题，如供应链中断、金融欺诈或医疗紧急情况。
3、个性化服务与用户体验提升：大数据处理能够深度了解用户的需求、偏好和行为特征。基于这些信息，企业可以提供个性化的产品推荐、营销策略和服务体验，提高用户满意度和忠诚度。例如，电子商务平台利用大数据分析来实现精准营销和个性化购物推荐。
以上内容参考：百度百科-大数据