Hive数据分层是指将大规模的数据按照一定的规则进行分层管理，一般分为原始数据层、清洗数据层、集市数据层和应用数据层四个层次。每个层次的含义和优点如下：

　　原始数据层：存储采集到的数据，通常包括原始日志、设备数据等。该层的主要优点是存储了完整的原始数据，可以支持后续数据的重新计算和修复，同时也可以保证数据的安全性和完整性。

　　清洗数据层：对原始数据进行清洗、去重、转换等操作，将处理后的数据存储在该层。该层的主要优点是提高了数据的可用性和可靠性，去除了重复、不一致和错误数据，同时也为后续的数据分析和建模提供了基础数据。

　　集市数据层：根据业务需求，将清洗后的数据进行维度建模，构建多维数据模型。该层的主要优点是提供了更加方便、灵活和高效的数据查询和分析能力，可以支持快速响应业务需求。

　　应用数据层：根据具体业务场景和应用需求，对集市数据层中的数据进行再加工和计算，生成符合特定业务需求的数据。该层的主要优点是提供了个性化和定制化的数据服务，可以更好地支持各种业务应用。

　　通过将数据分层，可以将数据按照不同的层次进行管理和处理，使数据的价值得到最大化的释放。同时，还可以提高数据的可用性、可靠性和安全性，保证数据的完整性和一致性，为数据分析和应用提供更加可靠和高效的基础支持。