在秦皇岛学习大数据开发好不好呢！？
当然好了，大数据在未来肯定以一个热点中的热点，因此，要早点学习才能更加的好，更加的顺应趋势的发展！
那么你知道什么是大数据的4v特点吗？ (1)数据体量巨大(volumes)
指代大型数据集，一般在10tb规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了pb级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5pb(1pb=1024tb)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张a4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200pb。
例如，idc 近的报告预测称，到2020 年，全球数据量将扩大50 倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十tb到数pb不等。简而言之，存储1 pb数据将需要两万台配备50gb硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
在2003年，人类次破译人体基因密码时，用了10年才完成了30亿对碱基对的排序;而在10年之后，世界范围内的基因仪15分钟就可以完成同样的工作量。伴随着各种随身设备、物联网和云计算、云存储等技术的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录，数据因此被大量生产出来。
移动互联网的核心网络节点是人，不再是网页，人人都成为数据制造者，短信、微博、照片、录像都是其数据产品;数据来自无数自动化传感器、自动记录设施、生产监测、环境监测、交通监测、安防监测等;来自自动流程记录，刷卡机、收款机、电子不停车收费系统，互联网点击、电话拨号等设施以及各种办事流程登记等。
(2)数据类别大和类型多样(variety)
数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化。数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占多数。
数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。
大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
多样化的数据来源正是大数据的威力所在，例如交通状况与其他领域的数据都存在较强的关联性。大数据不仅是处理巨量数据的利器，更为处理不同来源、不同格式的多元化数据提供了可能。
(3)处理速度快(velocity)
高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何创建数据，还必须知道如何处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。
在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中获得高价值的信息。
在未来，越来越多的数据挖掘趋于前端化，即提前感知预测并直接提供服务给所需要的对象，这也需要大数据具有迅速的处理速度。
(4)价值真实性(value)高和密度低
数据真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
数据的真实性和质量是获得真知和思路重要的因素，是制定成功决策坚实的基础。
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