究竟什麼是大資料？如何對大資料進行定義？大資料有哪些特徵？瞭解了這些才能更好的知道自己學習是怎樣的一門技術，以及它的前景如何。本文達妹就帶大家一起了解大資料。

DT時代，人人言必稱大資料，所有的新系統幾乎都是基於大資料，有人認為用了MongoDB就是大資料，也有人用了Hadoop就是大資料，或者認為資料量大就是大資料。

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更有甚者，筆者看到一篇新聞報道，說某企業成功實施大資料專案，結果只是SQL-Server叢集……天吶，這可是上世紀的技術了！

說了這麼多到底什麼是大資料呢，其實大資料並沒有教科書式的明確定義，但是卻有比較公認的特性描述，符合這些特性的就可以稱作大資料，即大資料的4個V。

第一個V——高容量

這個最好理解，資料量一定要大，才好意思稱自己為大資料嘛。大到什麼程度呢？依目前行情來看，至少也要到TB級，很多案例都是PB甚至更高。但如果是GB級，非說自己是大資料也不是不可以，就是有點無顏見江東父老啊……

第二個V——多樣化

這個很關鍵了！是區別於以往海量資料探勘的最主要特徵。它有兩層含義，一是資料來源多樣化，系統資料、裝置日誌、感測器、檔案系統等等來源。二是資料結構多樣化，這是核心特徵！要包含結構化資料、非結構資料（包括所謂半結構化資料）。

總結起來就是，多源異構。這就是為什麼有人認為使用NoSQL資料庫（如MongoDB）就是大資料了，因為滿足了多樣化的特徵，但其實還不夠。

第三個V——高速

即時效性，基本上至少也要達到億級資料一秒查詢，做的比較好的可以達到千億級資料一秒查詢。這個特徵幾乎決定了傳統技術架構無法滿足要求，因此Hadoop架構的出現催化了大資料的發展，也是有人認為Hadoop就是大資料的原因。

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第四個V——價值

這個很好理解，資料一定要有價值、而後才能產生價值。就好比存商品的叫才能倉庫，存垃圾的叫垃圾填滿坑一樣。沒價值的資料就像一個垃圾填滿坑，這也是為什麼資料治理在大資料實施中非常重要的原因之一。

最後，也是最重要的，以上4個V是邏輯與的關係，即需同時、注意是同時滿足上述四個特徵，就可以放心的說自己是大資料了！