Da 數(shù)據(jù)，有什么特點(diǎn)？什么是大數(shù)據(jù)？什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)的4V特性表現(xiàn)出“4V 1C”的特性:(1)種類(lèi)多，大數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多，且有編碼。(2)體量，各種設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)其數(shù)據(jù)規(guī)模極其龐大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于目前互聯(lián)網(wǎng)上的信息。

隨著云時(shí)代的到來(lái)，big 數(shù)據(jù)(Bigdata)受到越來(lái)越多的關(guān)注。著云臺(tái)的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，“大數(shù)據(jù)”通常被用來(lái)描述一個(gè)公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析會(huì)花費(fèi)太多的成本。大型數(shù)據(jù)分析往往與云計(jì)算聯(lián)系在一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)大型數(shù)據(jù) set分析需要MapReduce這樣的框架將工作分配到幾十臺(tái)、幾百臺(tái)甚至幾千臺(tái)計(jì)算機(jī)上。

理解這一點(diǎn)很重要，也正是這一點(diǎn)讓這項(xiàng)技術(shù)有潛力走向很多企業(yè)。數(shù)據(jù)的四個(gè)“V”有四個(gè)特點(diǎn):第一，數(shù)據(jù)巨大。從TB級(jí)跳到PB級(jí)；第二，數(shù)據(jù)有很多類(lèi)型。前面提到的博客、視頻、圖片、地理信息等等。第三，價(jià)值密度低。以視頻為例。在持續(xù)監(jiān)控的過(guò)程中，可能只有一兩秒鐘有用數(shù)據(jù)吧。第四，處理速度快。

這句話不對(duì)。Da 數(shù)據(jù)的4V特性不包括:重要性。-14v的特征分別是成交量(質(zhì)量)、速度(高速)、品種(多樣性)、價(jià)值(價(jià)值)?！按髷?shù)據(jù)”的概念是由維克多·邁耶·勛伯格和肯尼斯·凱耶在《大數(shù)據(jù)時(shí)間》中提出的。到目前為止，人類(lèi)生產(chǎn)的所有印刷品的量是200PB，而歷史上人類(lèi)說(shuō)的數(shù)據(jù)的總量大約是5EB。

IBM提出了“大數(shù)據(jù)“5v”的特征:1。體積:數(shù)據(jù)大，包括采集、存儲(chǔ)、計(jì)算。“Da 數(shù)據(jù)”的起始計(jì)量單位至少為P(1000 t)、E(100萬(wàn)t)或Z(10億t)。二、品種:種類(lèi)和來(lái)源多樣化。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化，體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。，各類(lèi)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無(wú)處不在，信息海量，但價(jià)值密度低。如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯和強(qiáng)大的機(jī)器算法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，是數(shù)據(jù)時(shí)代最需要解決的問(wèn)題。四。速度:數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快，處理速度快，時(shí)效性要求高。比如搜索引擎要求用戶可以查詢幾分鐘前的新聞，個(gè)性化推薦算法要求盡可能實(shí)時(shí)推薦。這是Da 數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘的顯著特點(diǎn)。

Da 數(shù)據(jù)的4V表示“音量大”、“多樣性品種”、“低值”、“速度快”，現(xiàn)在是5V?！癉a 數(shù)據(jù)”的起始計(jì)量單位至少為P(1000 t)、E(100萬(wàn)t)或Z(10億t)。二、品種:種類(lèi)和來(lái)源多樣化。包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化，體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等。，各類(lèi)數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無(wú)處不在，信息海量，但價(jià)值密度低。如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯和強(qiáng)大的機(jī)器算法挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，是數(shù)據(jù)時(shí)代最需要解決的問(wèn)題。四。速度:數(shù)據(jù)增長(zhǎng)快，處理速度快，時(shí)效性要求高。比如搜索引擎要求用戶可以查詢幾分鐘前的新聞，個(gè)性化推薦算法要求盡可能實(shí)時(shí)推薦。這是Da 數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘的顯著特點(diǎn)。

large 數(shù)據(jù)具有4v的特征，即體積(質(zhì)量)、速度(高速)、變化(多樣)、準(zhǔn)確性(準(zhǔn)確)，其核心在于數(shù)據(jù)對(duì)這些有意義。例如，微碼D