一步一个脚印，一天一道面试题。
搞点简单的。

大数据的5V特性是描述大数据本质和特性的五个关键词，它们分别是：

Volume（大量）：

指的是数据的总量非常大，通常涉及到TB（万亿字节）、PB（千万亿字节）、EB（百亿亿字节）乃至更高量级的数据。这种数据规模远超过传统数据处理系统的能力范围，需要分布式存储和并行计算技术来处理。
一般来说，使用的Yarn集群的存储都是 PB 级以上的数据，而且有不同集群处理不同业务，大数据的需要的容量是非常庞大，非常烧钱的。

Velocity（高速）：

强调数据生成和处理的速度。在大数据环境下，数据以极高的速率持续不断地生成，例如社交媒体更新、传感器数据流等，要求系统能够实时或近实时地处理这些数据流。

Variety（多样）：

指大数据包含了多种形式和类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如JSON、XML文档）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。处理多样化的数据需要灵活的数据处理框架。

Value（低价值密度）：

虽然大数据集合庞大，但其中包含的有用信息或知识可能相对较少，即信号与噪声的比例较低。这要求高效的分析方法来提炼出有价值的信息。
就是里面有许多没什么价值的数据。

Veracity（真实性）：

涉及数据的质量和准确性。在大数据背景下，数据可能来源于多种渠道，存在噪声、不一致性或错误，因此确保数据的真实性和可靠性是关键挑战之一。

这五个 V 共同描绘了大数据处理的复杂性和挑战，以及对技术支持的需求，如高效的数据存储、快速的数据处理框架、强大的数据分析能力以及数据质量管理措施。

我是近未来，祝你变得更强！