大数据的核心架构层通常包括以下几个层次：
数据源层：数据源层是指大数据系统的数据来源，可以包括结构化数据（如关系型数据库）、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。数据源层还可能包括实时流数据、传感器数据等。
数据采集与存储层：这一层负责将数据从数据源层采集、清洗、转换，并存储到适当的存储介质中，如分布式文件系统（如HDFS）或分布式数据库（如HBase）等。数据采集与存储层还可能涉及数据压缩、分区、索引等技术。
数据处理与计算层：数据处理与计算层是大数据系统的核心层，负责对存储在数据存储层中的数据进行处理和计算。这一层通常包括分布式计算框架（如Hadoop MapReduce、Apache Spark）和数据处理工具（如Apache Hive、Apache Pig），用于实现数据的批处理、实时处理、流处理等。
数据分析与挖掘层：数据分析与挖掘层负责对数据进行分析、挖掘和建模，以提取有价值的信息和知识。这一层通常包括机器学习算法、数据挖掘工具和可视化工具等，用于实现数据的探索性分析、模式发现、预测和决策支持等。
数据展示与应用层：数据展示与应用层负责将经过处理和分析的数据以可视化的形式展示给用户，或通过应用程序提供数据服务和功能。这一层通常包括数据可视化工具、BI工具、Web应用程序等。
这些核心架构层相互关联，通过数据流和交互实现大数据的采集、存储、处理、分析和展示。不同的大数据系统和架构可能有所不同，但通常都会包括这些核心层次。
