大数据是指无法在合理时间内用传统数据库和数据处理应用软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集。这些数据通常具有“3V”特征，即体积（Volume）、多样性（Variety）和速度（Velocity）。大数据的特征包括：
1. 体量巨大：大数据的体量非常庞大，远远超出了传统数据库和数据处理应用软件工具的处理能力。
2. 类型多样：大数据的类型多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3. 价值密度低：大数据的价值密度相对较低，即每条数据的信息量较小。
4. 实时性要求高：大数据需要实时或近实时处理，以便及时获取有用的信息。
5. 处理速度快：大数据需要快速处理，以便及时应对各种业务场景。
6. 数据来源广泛：大数据的来源非常广泛，包括社交媒体、物联网、传感器等。
7. 数据更新频繁：大数据的更新频率非常高，需要实时或近实时处理。
8. 数据关联性强：大数据中的数据之间存在很强的关联性，需要通过关联分析等方式挖掘出有价值的信息。
大数据的种类主要包括：
1. 结构化数据：如关系型数据库中存储的数据，以及文本、图片等非结构化数据。
2. 半结构化数据：如XML、JSON等格式的数据，以及JSON对象、数组等。
3. 非结构化数据：如日志文件、视频、音频等。
4. 流数据：如网络流量、传感器数据等。
5. 实时数据：如社交媒体、物联网等产生的实时数据。
6. 大数据平台：如Hadoop、Spark等分布式计算框架。
7. 大数据技术：如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
8. 大数据应用：如推荐系统、广告投放、金融风控等。
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