大数据的4v特征有哪些

大数据的4V特征是指数据的特点，主要包括以下四个方面：

1. Volume（数据量）：所谓大数据，就是指数据量达到了一定的规模大小，通常需要使用分布式系统和算法进行处理和分析。数据的增长速度非常快，而且数据的来源和种类也更加多样化。

2. Velocity（处理速度）：大数据通常需要快速处理和分析，这就需要使用高效的分布式系统和并行算法来快速处理数据。如Hadoop、Spark等分布式处理框架可以有效地解决大数据的处理速度问题。

3. Variety（数据种类）：大数据的来源非常广泛，数据的种类也非常丰富，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、时间序列数据等等。这些数据需要使用不同的技术进行处理和分析。

4. Veracity（数据准确性）：由于数据来源和种类的多样性，大数据的准确性也成为一项关键的挑战。针对数据质量的问题，需要采用有效的数据清洗和校验方案，确保在大数据分析和决策中使用的数据具有高度的准确性和可靠性。

综上所述，大数据的4V特征是指数据量大、处理速度快、数据种类丰富、数据准确性高的特点。在大数据的处理和分析过程中，需要采用有效的技术方案和方法，以便更好地挖掘数据的价值。

大数据技术包括哪些技术

1、大数据收集

数据的收集就是从数据源中把数据采集和存储到数据存储上。而数据源主要包括Flume NG、NDC，Netease Data Canal、Logstash2、Sqoop、Strom集群结构、Zookeeper等。

2、大数据的存储

采集到大量复杂信息后，就需要有一个存储的数据库。大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，主要包括有Hadoop、HBase、Phoenix、Yarn、Mesos、Redis、Atlas、Kudu等，不同的存储数据库可适用于不同类型的数据。

3、大数据的清洗

随着业务数据量的增多，需要进行训练和清洗的数据会变得越来越复杂，这个时候就需要任务调度系统，比如oozie或者azkaban，对关键任务进行调度和监控。

4、大数据的查询分析

如何将这些庞大复杂的数据整合成我们所需要的信息呢？这就涉及到了数据的分析处理，主要会用到这些程序，如Hive、Impala、Spark、Nutch、Solr、Elasticsearch等。

5、大数据的可视化分析

何为可视化分析，就是指借助图形的方式，清楚并高效率的传送信息的分析手段。主要应用于庞大的数据关联分析，就是借助分析平台，对那些相对分散看似没用的信息进行关联分析，并得出完整的分析图表并用于指导决策服务的过程。主流的BI平台有如国外的敏捷BI Tableau、Qlikview、PowrerBI等，国内的SmallBI和新兴的网易有数等。

6、大数据挖掘

其实有关数据挖掘的算法非常多，而且不一样的算法适用于不同的数据类型，那么得出的数据特点也会不一样。但是通常情况下，创建模型的过程是很类似的，就是一开始要分析用户提供的数据，接着开始查找，不一样的类型模式有不一样的查询方式，然后分析结果得出模型的最佳参数，并将这些参数都应用在整个数据集，即可提取详细的统计信息

7、模型预测

大数据采集到后，除了能够通过分析计算反应过去和当前的信息情况，还可以通过建立科学的数据模型，通过模型得出新的数据，预测将来会发生的事情，从而提前做出应对政策。

8、结果呈现

再好的数据分析结论如果没有一个好的呈现方式，那么也是在做无用功，利用大数据分析得出的结论可以通过不用的方式呈现。如云计算、标签云等。借助云计算，可以完成对大数据的统一管理和实时高效的分析，最大限度的挖掘数据的价值，让大数据的意义发挥到最佳效果。标签云是一些列相关联的标签以及以此相对应的权重，比较典型的标签云有30-150个左右的标签，而权重是影响使用的字体大小或其他视觉呈现效果。