物联网大数据有哪些特征
1、如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。高可靠性 需要运营商级别的高可靠服务。
2、处理速度快和时效性要求高：是区分于传统的数据挖掘，也这是大数据最显着的特征。数据价值密度相对较低：随着物联网的广泛应用，无处不在的信息感知和信息海量，但是价值密度却较低。
3、大数据所包含特征，具体如下：第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第二个特征是数据价值密度相对较低。
大数据时代,数据存储如何才能更安全?
1、加强对数据的权限控制大数据通常是由多个数据源组成，之间相互关联并形成大量的分析和应用结果。因此，对大数据进行有效的权限控制是保护数据安全的关键。
2、首先，数据加密是一种有效的安全措施。对于重要的数据，可以使用强加密算法进行加密处理，确保只有授权人员才能够读取和处理其中的数据。同时，需要采用防泄漏技术，在数据传输和存储的过程中加入多重安全层，以避免数据流失。
3、数据加密：对敏感的个人数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。使用强大的加密算法和安全协议，如SSL（SecureSocketsLayer）和TLS（TransportLayerSecurity）。
4、HDFS中的数据存储通常遵循以下原则来确保数据的安全性： 数据块副本机制：HDFS会将每个文件切分成多个数据块，并为每个数据块创建多个副本。
5、将自己的数据在云端存储一份，当然也要注意设置好访问权限，避免数据泄露。安全没有百分百，只能做到尽量安全。不仅是个人需要注意保护自己的信息，企业也有责任保护好自己用户的信息，政府也有责任监督企业做好信息安全。
6、大数据时代的到来，数据无疑是企业和个人最重要的资产。
如何实现NewSQL,NoSQL与OldSQL的混合部署
1、传统并行的计算朝着分布式方向发展，传统的OldSQL变成了与NewSQL和NoSQL并行的多架构应用。正经历着由“一种架构支持所有应用”转变成“多种架构支持多类应用”的转变，这样的转变才可以及时应对企业遇到的大数据处理问题。
2、NoSQL的拥趸普遍认为阻碍传统数据库横向扩容、提高可用性的原因在于ACID保证和关系模型，因此NoSQL运动的核心就是放弃事务强一致性以及关系模型，拥抱最终一致性和其它数据模型 (如 key/value，graphs 和Documents)。
3、因此，近几年出现了oldSQL、NoSQL 与NewSQL 并存的局面。总体上，按数据类型的不同，大数据的存储和管理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。针对这类大数据，通常采用新型数据库集群。
4、常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的，一定是尽量倾向于全部都拥有，大部分情况下取舍都是HA，主流的比较顶级的数据库都会选择 C，分布式系统一定逃不过P，所以A就只能选择HA。
大数据分析平台
大数据平台是一种通过内容共享、资源共用、渠道共建和数据共通等形式来进行服务的网络平台。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析。
大数据分析平台比较好的有：Cloudera、星环Transwarp、阿里数加、华为FusionInsight、Smartbi。
云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。
高速交通大数据分析平台 软件类型：电脑软件 软件介绍：【基本介绍】CDA大数据分析圈描述AI与大数据领航者，前沿资源与技术干货应有尽有。标题：CDA大数据分析圈-大数据、数据分析、人工智能、区块链教育。
什么时候需要大数据平台？简单的说就是当数据总量大到传统单机数据解决方面没办法存储，分析，计算时就要用到大数据平台。