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海量
大数据时代，数据量呈爆炸式增长，海量数据已成为企业、政府、科研机构等各个领域的重要资产，海量数据具有以下特征：
1、数据量庞大：随着互联网、物联网、移动互联网等技术的快速发展，数据来源不断丰富，数据量呈指数级增长，据统计，全球数据量每两年就会翻一番，预计到2020年，全球数据总量将达到40ZB。
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2、数据类型多样：海量数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，非结构化数据占比最高，如文本、图片、视频等，这些数据的处理和分析对计算能力提出了更高要求。
3、数据价值密度低：海量数据中，有价值的信息往往占比很小，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为大数据计算的重要任务。
多样
大数据计算中的多样性主要体现在数据来源、数据类型、应用场景等方面。
1、数据来源多样：大数据来源于各行各业，如社交网络、电子商务、物联网、气象、医疗等，这些数据具有不同的格式、结构、属性和特点，对计算技术提出了更高要求。
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2、数据类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，不同类型的数据在存储、处理、分析等方面存在差异，需要采用不同的计算方法。
3、应用场景多样：大数据应用场景广泛，如智能推荐、风险控制、智能医疗、智能交通等，不同场景对大数据计算的需求不同，需要根据具体场景进行优化。
实时
实时性是大数据计算的重要特征，主要体现在以下方面：
1、实时数据处理：随着物联网、移动互联网等技术的发展，数据产生速度越来越快，对实时处理能力提出了更高要求，实时数据处理能够快速响应业务需求，提高用户体验。
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2、实时分析：实时分析能够对海量数据进行快速挖掘，为决策提供有力支持，金融风控、网络安全等领域，实时分析有助于及时发现异常情况，防范风险。
3、实时应用：实时应用场景广泛，如智能交通、智能医疗、智能推荐等，实时计算能力能够为用户提供更加智能、便捷的服务。
大数据计算具有海量、多样、实时三大特征，面对这些挑战，我国在计算技术、数据处理、算法优化等方面取得了显著成果，随着大数据技术的不断发展，大数据计算将在各个领域发挥越来越重要的作用。
标签： #大数据计算的三个特征有哪些
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