大數(shù)據(jù)4v 特征指大數(shù)據(jù)4v 特征是數(shù)據(jù)比例:大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)品種:數(shù)據(jù)品種、復(fù)雜、多樣是Da 數(shù)據(jù)的重要特征；數(shù)據(jù)處理速度快:數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到消費(fèi)，時(shí)間窗口很小，可供決策的時(shí)間很短；數(shù)據(jù)低價(jià)值密度:挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值類似于沙里淘金，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出稀有珍貴的信息。

【答案】:d這個(gè)問題大數(shù)據(jù)大四特征。Da 特征的數(shù)據(jù)可以用“4V”來表示，即成交量、品種、價(jià)值、速度這四個(gè)V概括了Da 數(shù)據(jù)的特征。(1) 數(shù)據(jù)巨大的體量(2) 數(shù)據(jù)品種(3)低值)(4密度(4)高時(shí)效性(速度)智能交通實(shí)時(shí)道路交通狀況反映大-1。

隨著云時(shí)代的到來，Big 數(shù)據(jù)(Bigdata)受到越來越多的關(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)控的過程中，可能只有一兩秒鐘有用數(shù)據(jù)吧。第四，處理速度快。

①體量，即數(shù)據(jù)巨大，從TB級(jí)躍升到PB級(jí)；②多樣性，即數(shù)據(jù)的類型很多，不僅包括傳統(tǒng)格式數(shù)據(jù)，還包括來自互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置等。③速度，即加工速度快；關(guān)于數(shù)據(jù)的處理速度，有一個(gè)著名的“一秒定律”，即必須在一秒的時(shí)間范圍內(nèi)給出分析結(jié)果，超過這個(gè)時(shí)間范圍數(shù)據(jù)就失去了價(jià)值。

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t)或Z(10億t)。二、品種:種類和來源多樣化。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。，各類數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。