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。企业一般需要知道如何快速创建数据，如何快速处理、分析并返回给用户，满足用户的部分需求。3.多样性:由于新的多结构数据，增加了数据的多样性。还包括数据网络日志、社交媒体、手机通话记录、互联网搜索、传感器网络等类型。
4、大 数据的 特征有哪些large 数据技术是指从各种海量类型中快速获取有价值信息的能力数据。适合大型数据的技术，包括大规模并行处理(MPP) 数据库、数据矿用电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网等。大数据有以下四个特点:第一，数据巨大。比如人类生产的所有印刷品的量数据只有200PB。典型的个人电脑硬盘容量在TB量级，而一些大型企业的数据容量接近EB量级。
目前数据不仅有文字形式，还有图片、视频、音频、地理信息等多种类型。个性化数据占绝对多数。第三，处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，从各类数据中可以快速获取高价值信息。第四，价值密度低。以视频为例。一个小时的视频在持续测试过程中可能只有一两秒有用数据的。
5、大 数据具有的四大 特征big 数据有四个big 特征如下:1。海量数据规模:大数据与传统相比-1。就商业WiFi企业所拥有的数据而言，即使整合了商场或商业中心收集的数据也很难达到这个“超范围”数据数量；更不用说很少有WiFi公司能设立一个完整的商业中心。现在大部分商用WiFi公司还处于小规模发展阶段，获得的数据多为某店或个体商家的数据，不能称为数据。
6、大 数据的特点1和large 数据有四个特点，分别是:量(质)、变(种)、速(高速)、值(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；大约有10亿脸书用户每天生成超过300TB的日志。智能的算法，强大的数据处理平台，新的数据处理技术，迫切需要对如此大规模的数据进行实时的统计、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。
7、大 数据的 特征包括da 数据的四个基本如下:1、数据显见。随着信息技术的发展和互联网规模的不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据中，从而数据本身也爆炸了。其中Da 数据的计量单位逐渐发展，现在Da 数据的计量已经达到EB。2.品种在大量网民等因素的影响下，大号数据的来源非常广泛，因此大号数据的类型也是多样的。
数据显示，结构化数据占总大数据的75%,但能产生高价值大数据但非结构化数据。3.值密度(值)大数据所有值在大数据 特征中占据核心地位，大数据的总量与总量不一样，同时对海量基础数据进行处理后提取任何有价值的信息。在大数据飞速发展的今天，人们一直在探索如何提高计算机算法处理海量数据的速度，提取有价值的信息。
