本文介绍了大数据的四个特点，包括数据量大、类型多样、速度和价值高。重点讲述了Hadoop、Apache Cassandra和Apache Spark这三种常用的大数据处理技术和工具，提供了相应的源代码示例，展示了如何利用这些技术进行数据处理和分析，以提取有价值的信息。
大数据概览
随着信息时代的到来，大数据已经成为当今世界的一个重要议题。大数据是指规模巨大、复杂多变且难以处理的数据集合。大数据的处理和分析对于企业和组织来说具有重要意义，因为它们可以从中获取有价值的信息和洞察力，从而做出更明智的决策。
大数据的特点包括四个方面：数据量大、数据类型多样、数据速度快、数据价值高。大数据的处理需要借助于先进的技术和工具，以应对数据规模的挑战，并从中提取有用的信息。以下是一些常用的大数据处理技术和工具，以及相应的源代码示例。
- 分布式存储和处理系统（Hadoop）：
Hadoop是一个开源的分布式存储和处理框架，用于处理大规模数据集。它基于MapReduce编程模型，可以将数据分割为小块进行并行处理。以下是一个使用Hadoop进行Word Count的示例代码：
import org.apache.hadoop.conf.</
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