大数据的分类及其特征

大数据的分类及其特征 

大数据技术主要可以分为以下几类：

1. 存储和处理技术：包括数据仓储技术和Hadoop，用于存储和处理大量的数据。

2. 查询和分析技术：包括交互式分析技术和SQL on Hadoop，用于对大数据进行查询和分析。

3. 执行和应用技术：主要涉及到机器学习和数据挖掘，用于对大数据进行深度分析和挖掘。

大数据具有以下四大特性：

1. 巨量性：数据量庞大，其以TB，EB为存储单位，数据量级以几何级数增长。

2. 实时性：实时变动的流动数据，反应时间仅短短几秒至万分之一秒。

3. 多样性：种类繁杂的数据，含结构、非结构、纯文本、多媒体数据，格式不统一。

4. 不确定性：真伪存疑、不确定的数据量，因为数据不完整、不一致、时间差、蓄意欺骗等可能会导致重大损失。

此外，大数据与云计算的关系密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。