大数据的3V、4V、7V，到底是什么意思？

“3V”是对大数据最基本特征的归纳，得到业界的共识。虽然后续不断有人增加对V的理解，如Value(价值)，强调大数据中的总体价值大，但是价值密度低也有Veracity(真实和准确)，强调真实而准确的数据才能让对数据的管控和治理真正有意义，也有Vitality(动态性)强调数据体系的动态性等，这些都有一定的道理，但...

大数据3V特征是指Volume（容量）、Velocity（速度）和Variety（多样性）。首先，我们来看大数据的第一个V特征——Volume（容量）。大数据的容量特征指的是数据规模巨大，无法用传统的数据处理工具在合理的时间内进行处理。随着信息化技术的发展，数据生成的速度和规模都在快速增长。例如，社交媒体...

大数据，也就是国外常说的Big Data。IBM把大数据概括成3个V，即大量化（Volume）、多样化（Variety）和快速化（Velocity）。这些特点也反映了大数据潜藏的价值（Value），46V也高度概括了大数据的基本特征。目前对大数据比较一致的定义是：大数据是指无法在—定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和...

大数据的4V指的是Velocity(高速), Volume(海量), Variety(多样)以及Value(低价值). 一般情况下我们都强调3V, 也就是前三种. 大数据强调高速, 例如并发查询, OLAP等业务; 多样指的是数据结构多样, 例如结构化数据, 半结构化以及非结构化数据, 常见的包括文档, 图片, 视频等. 海量指的是数据规模, ...

3. **Value（价值）**：大数据的价值密度相对较低，意味着数据中蕴含的价值可能隐藏在大量的无用信息中。在互联网和物联网的普及下，信息量激增，但其中真正有价值的信息却不多。如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘这些价值，成为大数据时代面临的关键挑战。4. **Velocity（速度）**：大数据的...

大数据传统的3V基本特征是指Volume、Variety和Velocity。Volume 代表数据总量大。Variety 代表数据数据的类型多。velocity 代表：数据的处理速度快。大数据管理的挑战来自于所有三个属性的扩展，而不仅仅是数据的数量 。后来又建议增加两个：variability：易变性，大数据集中典型值范围的增加。value： 价值，处理...

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...

在讨论大数据时，首先提到的就是大数据的4V特性，即类型复杂、海量、快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是解决大数据问题解决的最终目标，其他3V都是为价值目标服务。有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层...

关于前3个V，很多人以讹传讹说是IBM首创的，其实是道格首提的。大家不要误会，他不是宁浩导演电影《疯狂的石头》中的道哥，而是麦塔集团（现被高德纳咨询公司收购）分析员道格•莱尼。2001年2月6日，道格撰写了一份题为《3D数据管理：控制数据体量、速度和多样性》的报告。报告指出，数据增长...

关键词7：实时计算逐渐普适化 大数据的3V特征中，其中一个就是时效性。随着分布式流处理平台的不断成熟，各行业领域实时计算分析的需求愈加强烈。在供给端方面，流计算产品能力快速迭代，流计算开源社区持续火热，Flink是最活跃的Apache 开源项目之一。此外，实时计算公司广受资本青睐，实时计算商业化公司...