大数据技术的特点，大数据技术的特点就是能够处理非结构化数据

1.数据量大

在分析中，数据量大是其最显著的特点之一。随着信息技术的快速发展，我们每天都会产生大量的数据，这些数据包括日志、图片、视频等。传统的数据处理方法已经无法满足如此庞大的数据量，我们需要使用分布式处理技术，如Hadoo、Sark等，来处理这些大规模数据。

2.多样性

分析的数据来源非常多样化，包括传统的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据通常指的是存储在数据库中的数据，如行数据；半结构化数据则介于结构化数据和非结构化数据之间，例如XML、JSON等格式；非结构化数据则是指无法用固定格式描述的数据，如图片、音频、视频等。

3.数据关联

数据关联功能可以帮助用户将不同数据源中的数据进行关联。这在清洗数据时尤其有用，比如需要合并来自不同源的数据并进行一致性校验。通过数据关联，我们可以更全面地了解数据的背后信息，从而提高数据分析的准确性。

4.多样性

可以处理多种数据类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这意味着技术不仅适用于传统的数据库数据，还可以处理来自其他来源的数据，如社交媒体、物联网设备等。

5.实时性

能够处理实时数据流，满足低延迟要求的实时分析需求。这使得在金融、医疗、交通等领域具有广泛的应用前景。例如，在金融领域，可以帮助银行实时监测交易行为，以预防欺诈行为。

6.分布式计算

能够在分布式系统中并行运行，以充分利用多台服务器的计算能力。这种分布式计算方式使得处理具有更高的效率和可靠性，特别是在处理大规模数据时。

7.可扩容性

技术具有可扩容性，能可靠地存储和处理级的数据。这意味着随着数据量的不断增加，技术可以轻松地进行扩展，以满足用户的需求。

8.成本低

通过使用普通机器组成的服务器群，技术可以以较低的成本进行数据分发和处理。这些服务器群总计可达数千个节点，从而降低了技术的总体拥有成本。

9.结构化数据

结构化数据是指存储在数据库中，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。这类数据在数据库中通常以行和列的形式进行组织，便于进行查询和分析。

10.非结构化数据

非结构化数据是指无法用固定格式描述的数据，如图片、音频、视频等。这类数据在处理时需要采用特殊的技术和方法，以便从中提取有价值的信息。

技术的特点主要体现在数据量大、多样性、数据关联、多样性、实时性、分布式计算、可扩容性、低成本和结构化数据等方面。这些特点使得技术在各个领域具有广泛的应用前景，为企业和组织提供了强大的数据支持。