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大数据技术区||大数据有哪些特征？
一般来说，大数据具备以下四个维度的特征4V，即Volume、Variety、Velocity和Value。
1.数据量大（Volume）
互联网、在线交易、微信、电话、企业IT、物联网、社区等，随时都在快速累积庞大的数据，数据量等级很容易达到TB甚至PB或EB级，原先数据集中存储和集中计算方式已不适应客观现实的要求。
2.种类多（Variety）
与传统数据相比，大数据来源广、维度多，而且数据类型非常多样化，既包括结构化的数据，也包括文档、网络日志、图片、音视频、地理位置信息、模拟信号、社区、交友数据等半结构化和非结构化数据。
3.速度快，时效高（Velocity）
随着带宽越来越大、设备越来越多，每秒产生的数据流越来越大。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小，时间太久就会失去数据的价值（1秒定律），可用于生成决策的时间非常少，必须能在最短时间内得出分析结果，所以大数据对数据处理有较高的时效性要求，这就需要新的数据处理模式。随着互联网、计算机技术的发展，数据生成、储存、分析、处理的速度远远超出人们的想象力，这是大数据区别于传统数据或小数据的显著特征。
4.价值高，但价值密度低（Value）
大数据多为半结构化和非结构化数据，并未经程式化的处理，其中存在大量无用的信息，价值密度较低。但经过清洗、整合和深度分析，可得到高价值的信息。
以公共场所监控视频为例，连续不间断监控过程中，可能仅几分钟乃至几秒钟的视频是需要的，具有很高的价值。
唯众大数据实训平台助你快速掌握大数据关键技术点
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大数据实训平台简介
唯众大数据实训平台系统是针对IT类实验室现状开发的一套虚拟化网络创新教学实训平台，它采用B/S的软件架构，基于web浏览器访问，以少量硬件设备完成大量实训集群的构建，可提供大量学生进行IT类相关实训。每个学生的实训环境互相隔离、实训过程互不干扰。同一页面中既包含了各类实操环境，也包含了每个实验对应的实验文档，省去了在同页面间来回切换的麻烦，实验过程采用分布式设计，配合大数据分析模块，实时监控每个步骤的学习情况，方便学生高效的完成实训操作的同时，大幅节省了硬件成本和人力成本的投入。
大数据实训平台特点
配置灵活- 支持集群部署，支持集群内管理云主机，提供高可用特性，自动生成IP池，内置DHCP服务器，自动为云主机分配IP地址
- 支持自定义镜像上传，可满足多种格式镜像上传及管理功能
- 支持批量创建/删除多个云主机，支持云主机基本生命周期控制，
- 支持自定义云主机配置管理
操作简便
- 同一页面中既包含了各类实操环境，也包含了每个实验对应的实验文档，省去了在同页面间来 回切换的麻烦。
- 学生在实验过程中可以根据学习内容记录学习笔记，并查看他人笔记
- 学生在实验过程中可以将自己遇到的问题进行提问或回答其他同学的问题，老师或其他同学可对起问题进行回答
- 学生在实验结束后在线提交实验报告，并查看成绩以及评语
大数据实训资源
大数据之Linux基础
大数据之Python基础
大数据之MySQL基础
大数据之Java程序设计
大数据之jQuery数据处理
大数据之可视化
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大数据之环境搭建
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