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海量数据
大数据计算的首要特征就是海量数据，随着互联网、物联网、移动设备等技术的飞速发展，人类社会的数据量呈现出爆炸式增长，据统计，全球数据量每年以40%的速度增长，预计到2020年，全球数据总量将达到44ZB，面对如此庞大的数据量，传统计算方式已无法满足需求，大数据计算应运而生，大数据计算通过对海量数据的处理和分析，挖掘出有价值的信息，为各行各业提供决策支持。
高速处理
大数据计算要求在短时间内处理海量数据，实现高速计算，传统计算方式在处理大数据时，往往需要花费大量时间，难以满足实际需求，而大数据计算通过分布式计算、并行计算等技术，实现了数据的快速处理，Hadoop分布式计算框架可以将数据分散到多个节点上，实现并行处理，大大提高了计算速度。
多样性数据类型
大数据计算涉及的数据类型丰富多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，结构化数据如数据库中的表格数据，半结构化数据如XML、JSON等，非结构化数据如文本、图片、视频等，大数据计算通过对不同类型数据的处理和分析，挖掘出有价值的信息，这使得大数据计算在各个领域得到广泛应用，如金融、医疗、教育等。
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实时性
随着互联网技术的发展，实时数据处理成为大数据计算的重要特征，实时数据处理要求系统在短时间内对数据进行处理和分析，为用户提供实时反馈，股票市场实时行情分析、社交媒体实时舆情监测等，大数据计算通过实时数据采集、实时数据处理和实时数据挖掘等技术，实现了实时性。
数据价值挖掘
大数据计算的核心目标是从海量数据中挖掘出有价值的信息，数据价值挖掘包括数据预处理、数据挖掘、知识发现等多个环节，数据预处理是对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，提高数据质量；数据挖掘是通过算法和模型从数据中提取有价值的信息；知识发现是从数据中提取出有意义的模式和知识，大数据计算通过对数据的深度挖掘，为各行各业提供决策支持。
大数据计算作为新一代计算技术，具有海量数据、高速处理、多样性数据类型、实时性和数据价值挖掘等五大核心特征，这些特征使得大数据计算在各个领域得到广泛应用，推动了社会经济的快速发展，随着技术的不断进步，大数据计算将在更多领域发挥重要作用，引领科技浪潮。
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