解释大数据的定义，并讨论其特征和应用领域。

详细描述大数据的四个V：Volume（数据量）、Velocity（数据速度）、Variety（数据多样性）和Veracity（数据真实性）。

介绍Hadoop的概念、架构和主要组件，并讨论其在大数据处理中的重要性。

解释MapReduce的工作原理，并说明它在Hadoop生态系统中的角色。

解释数据挖掘的概念和目标，并列举一些常见的数据挖掘技术。

解释机器学习的定义和基本原理，以及它与大数据的关系。

描述数据湖的概念和特点，以及它与传统数据仓库的区别。

解释数据可视化的概念，并举例说明其在大数据分析中的应用。

说明数据清洗的意义，以及数据清洗在大数据处理流程中的作用。

选择一种您熟悉的大数据技术或工具（如Spark、Kafka等），并阐述其特点、优势以及在实际应用中的用途。