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数据量庞大
大数据计算的主要特征之一是数据量庞大，随着互联网、物联网、移动互联网等技术的快速发展，数据规模呈指数级增长，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，如此庞大的数据量，对计算技术提出了更高的要求。
数据类型多样
大数据计算不仅要处理结构化数据，还要处理半结构化数据和非结构化数据，这些数据类型包括文本、图片、音频、视频等，处理这些多样化的数据类型，需要采用不同的计算方法和技术，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。
处理速度要求高
大数据计算对处理速度的要求极高，在数据爆炸式增长的背景下，企业需要快速处理和分析数据，以便做出决策，这就要求计算技术具有高性能、低延迟的特点，在金融、医疗、交通等领域，实时处理数据至关重要。
计算模型复杂
大数据计算涉及到的计算模型复杂，包括机器学习、深度学习、数据挖掘等，这些模型在处理海量数据时，需要不断地优化和改进，为了提高计算效率，需要采用分布式计算、并行计算等技术。
数据质量要求高
大数据计算对数据质量的要求非常高，数据质量问题可能导致分析结果失真，甚至产生误导，在数据处理过程中，需要保证数据的准确性、完整性和一致性，这需要采用数据清洗、数据集成、数据脱敏等技术。
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针对以上五大特征，以下是大数据计算在实际应用中的具体表现：
1、互联网领域：大数据计算在互联网领域具有广泛的应用，如搜索引擎、推荐系统、广告投放等，通过对海量用户数据的分析，可以提供更加精准的服务和个性化的推荐。
2、金融领域：大数据计算在金融领域具有重要作用，如风险管理、欺诈检测、信用评估等，通过对海量交易数据的分析，可以降低风险，提高金融机构的运营效率。
3、医疗领域：大数据计算在医疗领域具有巨大潜力，如疾病预测、药物研发、医疗资源优化等，通过对海量医疗数据的分析，可以提高医疗服务质量，降低医疗成本。
4、交通领域：大数据计算在交通领域具有广泛应用，如智能交通系统、车辆导航、交通流量预测等，通过对海量交通数据的分析，可以优化交通流量，提高道路通行效率。
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5、人工智能领域：大数据计算是人工智能发展的基础，通过对海量数据的分析，可以训练出更加智能的模型，推动人工智能技术在各个领域的应用。
大数据计算具有数据量庞大、数据类型多样、处理速度要求高、计算模型复杂、数据质量要求高五大特征，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，推动人类社会进步。
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