大数据的最明显特点是数据变化快

大数据的最明显特点是数据量巨大、数据种类多样、数据产生速度快。这些特点使得大数据具有以下特点：

1. 数据量大：随着互联网的发展，数据的产生速度越来越快，每天都有大量的数据产生。这些数据包括文本、图片、视频、音频等多种形式，涵盖了各种领域的信息。例如，社交媒体上的一条微博可能包含数十亿条数据，而一个电商平台的交易记录可能达到数百TB。这些海量的数据需要通过高效的存储和处理技术来存储和分析。

2. 数据种类多样：除了数据量巨大外，数据的种类繁多也是一个显著特点。这些数据可能来自不同的来源，如社交媒体、搜索引擎、物联网设备等。每种数据都有其特定的结构和格式，且数据类型多种多样，如数值型、字符串型、图像型、音频型等。这使得数据处理变得更加复杂，需要采用多种技术和方法来处理不同类型的数据。

3. 数据产生速度快：在现代社会，数据的产生速度越来越快。以社交媒体为例，用户每天产生大量内容，如文字、图片、视频等。这些数据需要实时或近实时地进行处理和分析，以满足用户需求。因此，大数据处理系统需要具备快速处理和分析数据的能力，以应对数据产生的高速性。

针对上述特点，大数据处理系统通常采用以下技术手段：

1. 分布式计算：为了应对海量数据和高速数据处理的需求，大数据处理系统采用分布式计算技术。将数据分散到多个计算节点上进行并行处理，以提高处理速度和效率。

2. 数据存储：大数据处理系统需要高效地存储大量数据。常用的数据存储技术有Hadoop分布式文件系统（HDFS）、NoSQL数据库（如MongoDB、Redis）等。这些技术能够支持大规模数据的存储和访问。

3. 数据分析与挖掘：针对不同类型的数据，大数据处理系统采用多种数据分析和挖掘技术。例如，对于文本数据，可以使用自然语言处理（NLP）技术提取关键信息；对于图像和视频数据，可以使用计算机视觉技术进行分析和识别。此外，还可以利用机器学习算法对数据进行预测和分类。

4. 实时处理与分析：为了满足用户对实时数据的需求，大数据处理系统采用实时处理和分析技术。通过引入流式处理框架（如Storm、Flink），可以实时处理和分析数据，提供快速的响应和决策支持。

5. 可视化与交互：为了让用户更直观地了解大数据的处理结果，大数据处理系统采用可视化技术。通过图表、地图等形式展示数据，帮助用户理解数据的趋势、模式和关联关系。同时，还支持用户进行交互操作，如筛选、排序、缩放等，以便用户根据自己的需求进行定制化的数据处理。

总之，大数据的最明显特点是数据变化快，这要求大数据处理系统具备高效的数据存储、处理、分析和可视化能力，以应对数据产生的高速性和多样性。通过引入分布式计算、数据存储、数据分析与挖掘、实时处理与分析以及可视化与交互等技术手段，大数据处理系统能够有效地处理和分析海量数据，为用户提供有价值的信息和决策支持。