大数据技术有什么不同的

3、 1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。 根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。 2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。 第1类主要面对的是大规模的结构化数据。

2、 大数据技术的“5V”特性包括：1. 体量大（Volume）：涉及的数据规模巨大，超出了常规软件工具在合理时间内处理、管理和分析的能力。 2. 多样性（Variety）：数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 3. 变化快（Velocity）：数据生成和传播的速度极快，要求实时或近实时处理。

1、 1、数据规模不同 传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。 这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。 大数据的数据量非常大，不可能利用数据库分析工具分析。 2、内容不同 传统数据主要在关系性数据库中分析。