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一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。

四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

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1、Volume(大体量)

　　即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB的规模

2、Variety(多样性)

　　即大数据包括各种格式和形态的数据

3、Velocity(时效性)

　　即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理

4、Veracity(准确性)

　　即处理的结果要保证一定的准确性

5、Value(大价值)

　　即大数据包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值

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