大数据技术与应用的特点包括

大数据技术与应用的特点包括以下几个方面：

1. 数据规模巨大：大数据技术的核心特点之一就是处理的数据量非常庞大，这些数据可能来自各种来源，如社交媒体、传感器、日志文件等。这些数据的规模可能达到TB、PB甚至更大的级别。

2. 数据类型多样：大数据不仅包含结构化数据，还包含半结构化和非结构化数据。例如，文本、图片、音频和视频等。这些不同类型的数据需要不同的处理方法和技术来进行处理和分析。

3. 数据更新速度快：在现代社会，数据的产生速度非常快，例如社交媒体上的实时信息、物联网设备产生的数据等。大数据技术需要能够快速处理和分析这些实时数据，以便及时获取有价值的信息。

4. 数据价值密度低：与传统的数据库相比，大数据中的数据往往具有较低的价值密度，即每条数据的价值相对较低。因此，大数据技术需要通过有效的数据挖掘和分析方法，从海量数据中提取出有价值的信息。

5. 数据存储复杂：大数据技术需要处理和存储大量的数据，这要求具备高效的数据存储和管理机制。同时，还需要考虑到数据的可靠性、安全性和可扩展性等因素。

6. 数据处理复杂：大数据技术需要处理和分析大量复杂的数据，这要求具备强大的数据处理能力和算法。同时，还需要考虑到数据的隐私保护、数据质量等问题。

7. 数据分析智能化：大数据技术需要利用机器学习、人工智能等技术，对数据进行智能分析和挖掘，以发现数据中的规律和趋势。这要求具备强大的计算能力和算法优化能力。

8. 应用领域广泛：大数据技术可以应用于各个领域，如金融、医疗、交通、教育等。通过对不同领域的大数据进行分析和应用，可以为各行业提供有价值的信息和解决方案。

9. 高可用性和可扩展性：大数据技术需要具备高可用性和可扩展性，以便在不同的应用场景下稳定运行和处理大量数据。这要求具备良好的硬件资源管理和软件架构设计能力。

10. 跨平台和分布式：大数据技术需要支持跨平台和分布式的处理方式，以便在不同设备和系统之间共享和协同工作。这要求具备良好的跨平台兼容性和分布式计算能力。

总之，大数据技术与应用的特点主要体现在数据规模巨大、数据类型多样、数据更新速度快、数据价值密度低、数据存储复杂、数据处理复杂、数据分析智能化、应用领域广泛、高可用性和可扩展性以及跨平台和分布式等方面。随着大数据技术的不断发展和完善，这些特点将不断得到新的突破和应用。