文章阐述了关于大数据来源于哪四大类，以及大数据的四个来源的信息，欢迎批评指正。
简略信息一览：
大数据具有哪些特征
大数据的显著特征主要包括以下几点：容量：数据的规模庞大，决定了其潜在价值和信息量。大数据不再局限于小数据集或抽样分析，而是处理和分析全部数据。种类：数据类型多样，涵盖结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据类型可能来自不同的来源。
大数据的五个主要特征： 体量庞大（Volume）：大数据涉及的数据量极其巨大，这决定了数据的潜在价值和所蕴含的信息丰富度。 速度快（Velocity）：数据生成的速度极快，这要求处理系统能够实时或近实时地收集、分析和响应数据。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据具有5v特征包括： Volume（大容量）：大数据的“容量”指的是数据量非常庞大，远远超过了传统数据库处理能力的范围。这些数据可能是结构化的，也可能是非结构化的，例如文本、图像、音频和***等。大数据技术可以处理海量的数据，这就要求存储和处理系统具备足够的容量来应对这种大规模的数据。
大数据具有以下特征：数据类型繁多：大数据包含网络日志、音频、***、图片、地理位置信息等多种类型的数据，这对数据的处理能力提出了更高的要求。数据价值密度相对较低：在大数据中，虽然信息感知和信息海量，但价值密度却较低。大数据时代的一个重要难题是如何通过强大的机器算法迅速完成数据的价值提纯。
容量：大数据的第一个特征是它的容量，即数据的大小。这决定了数据的价值和其中潜在的信息量。 种类：大数据的第二个特征是数据的多样性，包括结构化、半结构化和非结构化数据。非结构化数据尤其重要，因为它在数据总量中的比例越来越大。
关于大数据架构的相关知识
大数据时代的引擎：大数据架构主要包括以下几层：数据***集层 负责从多种数据源获取数据，并进行清洗、转换、丰富和格式化。 数据类型：包括结构化、半结构化和非结构化数据。 常用技术：涉及各种数据***集工具和技术，用于高效地从不同源头获取数据。
大数据安全 数据安全至关重要，包含访问权限管理、数据资源权限控制与审计等措施，确保数据保护。云基础架构 随着业务增长，引入云基础架构如K8S，实现高效、自动化的配置与部署，提高平台运行效率。
离线与实时数据处理是大数据架构的重要组成部分。离线数据存储***用数仓分层建模，实时数据传输与处理则依赖Kafka、Storm、Spark Streaming、Flink等技术。大数据任务调度系统，如Apache Oozie、Azkaban等，负责分配与监控任务执行，提升平台整体运行效率。
物联网的架构 物联网是有设备、现场***、云***、应用程序后端组成，物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容，而云***使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。设备可能会直接将事件发送到云***，或通过现场***发送。
在产业链条中,大数据通常分为哪几类?
1、在产业链条中，大数据可以分为四大类，每类数据都有其独特的价值和应用领域。首先，科研大数据主要来源于科学研究活动，包括实验数据、仿真数据以及研究过程中的各类记录。这类数据往往具有高价值，是推动科学技术进步的重要驱动力。
2、大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据。传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
3、根据农业的产业链条划分，目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。（1）农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。（2）农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。
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