大数据技术具有以下特征：
海量性：
大数据规模庞大，通常以PB（拍字节）甚至EB（艾字节）计量，传统存储和处理工具难以应对如此庞大的信息量。
多样性：
大数据类型繁多，包括文本、图像、音频、视频、传感器数据等。这些数据的格式和结构各异，增加了处理和分析的难度。
速度：
大数据产生的速度极快，持续不断地更新。及时处理和分析这些数据至关重要，以获得实时洞察。
价值密度低：
大数据中真正有价值的信息通常只占很小一部分。从海量数据中提取有价值的信息需要先进的分析技术。
可扩展性：
大数据技术应支持不断增长的数据量和类型。系统必须能够在扩展时保持性能和稳定性。
实时性：
大数据技术允许用户对不断变化的数据进行实时分析和处理。这对于快速响应和决策制定至关重要。
分布式处理：
大数据规模庞大，无法存储或处理在一台机器上。因此，大数据技术采用分布式处理框架，将数据分布在多个服务器上并行处理。
这些特征使得大数据技术能够在处理和分析海量数据时提供更高的效率和价值，同时也带来了新的挑战和需求，如数据安全、隐私保护、数据质量管理等问题。