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海量
随着互联网、物联网、移动设备等技术的快速发展，我们身边的数据正以惊人的速度不断增长，海量数据成为大数据计算的首要特征，所谓海量，指的是数据规模巨大，难以用常规计算方法进行处理，以下是海量数据的具体表现：
1、数据量级：传统数据库的数据量级一般在GB级别，而大数据的数据量级则可达到TB、PB甚至EB级别，全球每天产生的电子邮件量超过200亿封，微博用户每天发布的微博数量超过1亿条。
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2、数据类型：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，非结构化数据占比最大，如文本、图片、视频等，这些数据类型对计算方法提出了更高的要求。
3、数据增长速度：随着互联网的普及，数据增长速度呈指数级增长，我国手机用户数量已经超过13亿，每天新增用户数超过百万。
多样
大数据计算的第二个特征是多样性，这里的多样性主要指数据来源、数据格式、数据处理方法等方面的多样性。
1、数据来源：大数据可以来源于多个领域，如政府、企业、科研机构、社交媒体等，不同来源的数据具有不同的特点，需要针对不同领域的数据进行针对性处理。
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2、数据格式：大数据的数据格式丰富多样，包括XML、JSON、CSV、HTML等，这些数据格式对数据的存储、处理和传输提出了不同的要求。
3、数据处理方法：针对不同类型的数据，需要采用不同的处理方法，文本数据可以通过自然语言处理技术进行处理；图像数据可以通过计算机视觉技术进行处理。
实时
大数据计算的第三个特征是实时性，实时性要求大数据计算系统能够实时处理数据，为用户提供及时、准确的信息。
1、实时数据处理：实时数据处理是指在短时间内对数据进行采集、处理和分析，以获取实时信息，股票市场分析、交通流量监控等场景需要实时处理数据。
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2、实时性要求：大数据计算系统需要具备高并发、低延迟的特点，以满足实时性要求，实时推荐系统需要在毫秒级别内为用户推荐相关内容。
3、实时数据应用：实时数据应用场景广泛，如智能交通、智慧医疗、智能金融等，这些应用对实时数据处理能力提出了更高的要求。
大数据计算的三大特征——海量、多样、实时，使得大数据技术具有广泛的应用前景，随着技术的不断发展，大数据计算将在更多领域发挥重要作用，面对这些挑战，我们需要不断创新，提升大数据计算能力，为我国大数据产业的发展贡献力量。
标签： #大数据计算的三个特征有哪些
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