大数据

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的进行处理，必须采用。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的、和、。[2]

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模（MPP）数据库、数据挖掘电网、、、、互联网和可扩展的。

最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：、、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，
　　它们按照进率1024（2的十次方）来计算：
　　8  = 1 

1  = 1,024 Bytes

1  = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
　　1  = 1,024 MB = 1,048,576 KB

1  = 1,024 GB = 1,048,576 MB

1  = 1,024 TB = 1,048,576 GB

1  = 1,024 PB = 1,048,576 TB

1  = 1,024 EB = 1,048,576 PB

1  = 1,024 ZB = 1,048,576 EB

1  = 1,024 YB = 1,048,576 ZB

1  = 1,024 BB = 1,048,576 YB

1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）。

、、、、、、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

[6]有些例子包括网络日志，，，，社会数据（由于数据革命的），互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，，，，，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的 。

大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的是最优的。