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大数据分析技术 4v

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大数据4v特征是指大数据4v特征具有大数据规模:大数据通常是指100TB以上的数据量；数据有很多种:数据的多样性和复杂性是大数据的重要特征；数据处理速度快:数据从生成到消费的时间窗口很小，可用于生成决策的时间很短；数据价值密度低:挖掘大数据的价值类似于沙里淘金，从海量数据中挖掘出稀有珍贵的信息 。
1、什么是3V, 4v,5V特征,这些特征对大数据计算过程带来什么样的挑战IBM提出了大数据的“5V”特征:1 。体积:数据量 ， 包括采集、存储、计算，都非常大 。大数据的计量起始单位至少是P(1000 t)、E(100万t)或Z(10亿t) 。二、品种:种类和来源多样化 。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等 。各类数据对数据处理能力提出了更高的要求 。
随着互联网和物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度低 。如何结合业务逻辑和强大的机器算法挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题 。四 。速度:数据增长速度快，处理速度也快 ， 时效性要求高 。比如搜索引擎要求用户可以查询几分钟前的新闻，个性化推荐算法要求尽可能实时推荐 。这是大数据不同于传统数据挖掘的一个显著特点 。
2、“四个V”界定大数据概念“四个v”定义大数据概念大数据是一个新概念 。网友们看到了很多各个领域对大数据概念的描述和定义，我们也想知道如何从大纲的角度理解大数据的概念和内涵 。这是一个非常好的问题 。现在我个人认为大数据这几年从应用 ， 从技术从行业发展非常快，已经成为我们整个社会非常热的一个词 。但从客观的角度来看，无论是学术界、产业界还是政府 ， 还是普通民众，对BigData这个词都缺乏统一的共识 。
3、大数据的 4v特征是指什么 The 4v大数据的特征是指价值、种类、量和速度 。大数据(megadata)是一个IT行业术语，指的是在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合 。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察力和发现力以及流程优化能力 。
4、大数据的 4v特征分别是什么 The 4v大数据的特征分别是体积(质量)、速度(高速)、变化(多样性)和价值(价值) 。大数据特征的概念是由维克多·迈耶·勋伯格和肯尼斯·凯耶在《大数据时代》中提出的 。到目前为止，人类生产的所有印刷品的量是200PB ， 而人类在历史上说话的数据总量大约是5EB 。
速度(高速)这是大数据领域相比传统数据挖掘最显著的特点 。根据IDC的《数字宇宙》报告，预计到2020年 ， 全球数据使用量将达到35.2ZB，面对如此海量的数据，处理数据的效率就是一个企业的生命 。多样性，典型的多样性 ， 也把数据分为结构化数据和非结构化数据 。与过去主要存储在数据库或文本中的结构化变化数据相比，现在的非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等 。
5、大数据 4v特征是指大数据4v特点是数据规模大:大数据通常指100TB以上的数据量；数据有很多种:数据的多样性和复杂性是大数据的重要特征；数据处理速度快:数据从生成到消费的时间窗口很小 ， 可用于生成决策的时间很短；数据价值密度低:挖掘大数据的价值类似于沙里淘金，从海量数据中挖掘出稀有珍贵的信息 。大数据是指超过传统数据库系统处理能力的数据 。
【大数据分析技术 4v】为了获得大数据中的价值 ， 我们必须选择另一种方式来处理它 。数据中隐藏着有价值的模式和信息 ， 过去需要花费大量的时间和成本才能提取出来，像沃尔玛或谷歌这样的领先公司必须付出高昂的代价来从大数据中挖掘信息 。今天的资源，比如硬件、云架构、开源软件，让大数据的处理变得更加便捷和廉价 。

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