大数据技术中的4V特征指的是数据量（Volume）、数据多样性（Variety）、数据速度（Velocity）和数据真实性（Veracity）。这四个特征是描述大数据的基本属性，它们共同构成了大数据的核心概念。
1. 数据量（Volume）：大数据的一个重要特征就是数据量巨大。随着互联网的发展和物联网的普及，每天都有大量的数据产生，这些数据包括文本、图片、视频等多种形式。数据量的增加使得传统的数据处理方法难以应对，因此需要采用新的技术和工具来处理和分析这些海量数据。
2. 数据多样性（Variety）：大数据的另一个重要特征是数据的多样性。在大数据中，数据的类型和格式多种多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这种多样性使得数据分析变得更加复杂，需要采用不同的方法和工具来处理不同类型的数据。
3. 数据速度（Velocity）：大数据的另一个特征是数据产生的速度快。随着移动互联网、社交媒体等的快速发展，数据的产生速度越来越快，这对数据的收集、存储和处理提出了更高的要求。因此，需要采用高效的数据采集、存储和处理技术，以应对数据生成的速度。
4. 数据真实性（Veracity）：大数据的另一个特征是数据的真实性。在大数据中，数据的质量和准确性是非常重要的。由于数据的来源多样，可能存在数据篡改、丢失等问题，因此需要采用先进的数据清洗、校验和验证技术，以确保数据的真实性和可靠性。
总之，大数据技术的4V特征是指数据量、数据多样性、数据速度和数据真实性。这些特征使得大数据具有独特的价值，为各行各业提供了丰富的信息资源和创新机会。然而，面对大数据的挑战，我们需要不断探索和创新，以实现数据的高效利用和价值最大化。
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