1.体量大大数据的首要特征是数据量巨大。传统的数据处理工具往往难以有效处理大规模数据，而大数据技术则可以处理TB、甚至PB级别的数据。2.多样性大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据（关系型数据库中...
1. 体量大
大数据的首要特征是数据量巨大。传统的数据处理工具往往难以有效处理大规模数据，而大数据技术则可以处理TB、甚至PB级别的数据。
2. 多样性
大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据（关系型数据库中的数据）、半结构化数据（XML、JSON等）和非结构化数据（文本、音频、视频等），这也是大数据处理的一个挑战。
3. 时效性
大数据的产生速度非常快，实时性要求也很高。很多应用场景需要对数据进行实时分析和处理，以快速作出决策。
4. 真实性
大数据通常是源自各种实际场景，因此具有真实性。在处理大数据时，需要考虑数据的准确性和实时性，以保证分析结果的可靠性。
5. 价值密度低
大数据中往往包含很多噪音数据，这些数据对分析帮助不大。因此在处理大数据时需要进行数据清洗和筛选，提高数据的价值密度。
6. 存储成本高
大数据的存储成本较高，因为需要大量的存储空间来存放海量数据。传统的存储方案可能无法满足大数据的需求，因此需要采用分布式存储等技术来降低成本。
大数据具有体量大、多样性、时效性、真实性、价值密度低和存储成本高等特征，对于这些特征的应对是大数据处理的关键。