价值 这也是大数据的核心特征。据羿戓产品设计所了解，现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。
大数据分析的特点主要包括以下几个方面： 数据规模庞大：大数据分析的数据规模庞大，可能包括TB、PB甚至EB级别的数据。这意味着我们需要使用更强大的数据处理和分析工具来处理这些数据。 数据类型多样：大数据分析的数据类型多样，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
量大：大数据的最显著特征是数据的数量巨大。随着信息技术的发展，各种传感器、设备和互联网应用产生了海量的数据，包括结构化数据（如数据库记录）和非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）。速度快：大数据的产生和流动速度非常快。
大数据的显著特征在于其“大”字。从早期的MapReduce时代开始，当时小小的MB级别数据就足以满足多数需求。然而，随着时间的发展，数据的存储单位已经从GB跃升至TB，乃至现在的PB和EB级别。只有当数据量达到PB级别以上时，我们才将其定义为大数据。 第二个特点是高速。
目前看来，在各个场合下spark都优于hadoop（Map/Reduce）。但Hadoop与MR是的初衷是为了使用廉价的、异构的机器来做分布式存储与计算，但spark对硬件的要求稍高，对内存/CPU是有较高要求的。如果不考虑成本因素，spark应该是未来的首选，当然也不排除2~3年后，在hadoop生态圈又有新贵出来替换spark。
诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
其次大数据的就业方向还有大数据Hadoop开发工程师和大数据Spark开发工程师，因为在学习过程中会学到Hadoop生态体系和Spark生态体系。随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。
Hadoop是典型的离线处理数据的分布式计算框架，中间数据存于磁盘，适用于大数据量且对实时性要求不是很高的业务；spark则是基于流式计算的分布式框架，在内存中完成数据处理，对信息安全领域的用户认证和授权等实时性要求高的处理可以很好地满足。
核心板块大数据的核心板块包括大数据基础编程、Hadoop平台搭建技术、大数据数据库及数据仓库、大数据统计理论、大数据数据挖掘模型以及Spark大数据分析实战等等。这些都是你成为大数据专家的必经之路。大数据应用思路除了掌握大数据的核心板块，你还需要形成自己的大数据应用思路。
大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术，即从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
大数据当前的新技术发展趋势是数据分析和挖掘的自动化程度将增加。在2023年的未来，随着机器学习和人工智能的发展，数据分析和挖掘的自动化程度已经在不断提高。自动化工具将使数据分析师能够更快地收集、处理和分析数据，同时提高数据质量和准确性。
随着5G网络、大数据和智能感知等前沿信息技术的迅猛发展，我们将进入一个全新的数字化时代。这些技术的应用将深刻改变各个行业和社会的方方面面，为我们带来更多的机遇和挑战。因此，我们需要加强相关技术的研究和创新，积极应对问题和挑战，以实现技术与社会的良性互动与发展。
大数据具体学什么？大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。