阐述大数据的五v特征

大数据的五个V如下：Volume：巨大的数据量Volume表示体积大，即以高速率增长的数据量，即以PB为单位的数据量Velocity：数据增长速度快Velocity是数Volume--数据体量大：采集数据量大，存储数据量大，计算数据量大一般是TB、PB级别起步的数据。Variety--种类和来源多样化：结构化、半结构化、非结构化，比如日志文本、图片、音频、视频等等的来源。Value--低价值密度：信息海量但是价值密度低，深度复杂的挖掘分析，需要机器学习参与。Velocity--速度快：数据增长速度快、获取数据速度快、数据处理速度快。Veracity--数据的质量： 指的是数据的准确性和数据的可信赖度。

大数据通常使用多个V 来表征。最初表征大数据有三个主要维度，第一个V是Volume数量，表征维度是数据量，指数据量大；第二个V是Variety多样性， 是指数据以不断增加的不同形式出现，例如文本、图像、语音和地理空间数据。第三个V是Velocity速度。速度是指生成数据的速度和数据从一个点移动到另一个点的速度。我们拥有大量不同格式的数据，并且质量参差不齐，必须快速处理。更多V被引入大数据社大数据五大基本特点包括容量、种类、速度、可变性、真实性。大数据IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化

大数据的5v特征大量化Volume ：非结构数据的超大规模和增长，总数据的80~90% ，比结构化数据增长快10倍到50倍，是传统数据仓库的10倍到50倍。价值大数据的五个特征是数据分析量大：数据量本身就是聚合的概念；数据分析结构多样性：大数据的数据类型非常复杂，包括结构化数据，非结构化数据和半结