large数据特征for:数据各种类型，数据价值密度相对较低，处理速度快，时效性要求高。大数据是指在一定时间范围内，无法用常规软件工具捕捉、管理和处理的海量、高增长、多样化的信息资产，需要新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力。1.数据特征和数据:对数据的处理能力有更高的要求，比如web日志、音频、视频、图片、地理信息等等。
3.数据价值密度相对较低:随着物联网的广泛应用，无处不在的信息感知和信息数量巨大，但价值密度较低。在“大-0”的时代，亟待解决的问题是如何通过强大的机器算法更快地“净化”-0/的值。二、大数据 1的四个特点。海量:根据IDC近期报告，2020年，全球数据体量将扩大50倍。现在大数据的规模一直是一个变化的指标，单数据套的规模可以从几十TB到几PB。
9、大 数据的特性1、数据类型很多:对数据的处理能力有较高的要求，比如网页日志、音频、视频、图片、地理信息等等。2.处理速度快，时效性高:不同于传统 数据挖掘，也是最显著的数据。3.数据价值密度相对较低:随着物联网的广泛应用，无处不在的信息感知和信息数量巨大，但价值密度较低。在“大-0”的时代，亟待解决的问题是如何通过强大的机器算法更快地“净化”-0/的值。
现在大数据的规模一直是一个变化的指标，单数据套的规模可以从几十TB到几PB。也就是说，存储1PB 数据需要2万台50GB硬盘的PC。而且，很多意想不到的来源可以产生数据。2.高速:指数据创建和移动的速度。在高速网络时代，主要通过实现软件性能优化的高速计算机处理器和服务器来创建实时数据 stream已经成为一种流行趋势。
10、大 数据的特点大 数据的特点有什么1和large 数据有四个特点，分别是成交量(量大)、品种(品种)、速度(高速)、价值(价值)，我们一般称之为4V。2，很多。large数据of特征一开始就是“大”。从前Map3时代，一个小小的MB级Map3就能满足很多人的需求。但是随着时间的推移，存储单位从过去的GB变成了TB，甚至到了现在的PB和EB。
社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具和服务工具都成为了数据的来源。淘宝近4亿会员每天产生商品交易数据约20TB；脸书约有10亿用户每天产生的日志数据超过300TB，迫切需要智能算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术来对如此大规模的数据进行实时统计、分析、预测和处理。3.多样性，数据的广泛来源决定了数据形式的多样性。
