㈠ 简述何为大数据分析，并简单阐述大数据5v特性

大数据（big data），是指在可承受的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。

大数据5V特征:

Volume(大体量):即可从数百TB到数十数百PB,并依据数据、整理、分析.

5Value(大价值):即大数据包含很多深度的价值,大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值

Veracity(准确性)、甚至EB的规模:即处理的结果要保证一定的准确性.

㈡ 什么是3V,4v,5V特征，这些特征对大数据计算过程带来什么样的挑战

IBM提出了大数据”5V”特点：

一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。

四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。
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