1、快速持续到达：流数据以高速度连续不断地到达系统，没有明确的结束时间。新的数据源源不断地产生，需要实时或近实时地进行处理和分析。数据来源众多，格式复杂：流数据可以来自各种不同的来源，例如传感器、日志文件、社交媒体等。
2、流数据具有四个特点：1）数据实时到达；2）数据到达次序独立，不受应用系统所控制；3）数据规模宏大且不能预知其最大值；4）数据一经处理，除非特意保存，否则不能被再次取出处理，或者再次提取数据代价昂贵。
3、根据数据处理的时效性，可将空间大数据分为两类：实时流数据（简称“流数据”）与历史存档数据（简称“存档数据”）。流数据的特点是顺序、快速、大量、持续到达，同时需要快速、及时地完成查询、分析处理和展示能力。因此，流数据不宜采用文件的方式进行存储，需要将其存储到特定数据库中进行管理。
4、三个特点我们认为，当前所研究的数据流计算之所以不同于传统的计算模式，关键在于这些数据流数据本身具有如下三个特点：数据的到达—快速这意味着短时间内可能会有大量的输入数据需要处理。这对处理器和输入输出设备来说都是一个较大的负担，因此对数据流的处理应尽可能简单。
数据处理功能包括采集、存储、检索、加工、变换和传输数据。物流信息系统可以对物流数据进行收集、整理、分析、加工和反馈，将物流信息转换为信息系统可处理的数据格式，方便后续的物流管理和决策。管理决策功能是指通过物流信息系统对物流活动进行管理和决策。
首先，数据收集与输入是基础。它从内外部收集并整理数据，将其转化为系统所需的格式，通过输入子系统输入。数据质量至关重要，因为错误或不完整的数据可能导致决策失误。因此，评估一个系统的性能时，要关注其数据收集的全面性、准确性和防破坏能力。信息存储则是关键环节。
物流信息系统的最根本目的就是要将输入的数据加工处理成物流系统所需要的物流信息。数据和信息是有所不同的，数据是得到信息的基础，但数据往往不能直接利用，而信息是从数据加工得到，它可以直接利用。
物流信息系统可以根据其功能进行多种分类。首先，事务处理信息系统专注于日常业务操作的处理，而办公自动化系统则涵盖了办公室的行政管理和流程支持。管理信息系统主要负责企业内部的数据管理和决策支持，决策支持系统则提供高级别的数据分析和策略建议，高层支持系统则服务于企业的高层决策者。
物流信息系统的最根本目的就是要将输入的数据加工处理成物流系统所需要的物流信息。数据和信息是有所不同的，数据是得到信息的基础，但数据往往不能直接利用，而信息是从数据加工得到，它可以直接利用。只有得到了具有实际使用价值的物流信息，物流信息系统的功能才算发挥。
1、数据科学的整个流程包括这些环节：数据准备 数据探索 数据表示 数据发现 数据学习 创造数据产品 洞见与结论 结果可视化 数据准备 数据准备虽耗时和无趣，但是至关重要，因为它决定了数据的质量。若是数据的质量得不到保证，后续所有的数据工作都会收到影响。数据准备包括数据读入和数据清洗。
2、数据清洗：数据分析的第一步是提高数据质量。数据科学家处理正确的拼写错误，处理缺失数据和清除无意义的信息。在数据价值链中这是最关键的步骤，即使最好的数据值分析如果有垃圾数据这将会产生错误结果和误导。
3、那么数据科学的过程是怎样的？许多企业会通过数据科学聚焦在某个特定的问题，因此数据科学对于阐明企业想要回到的问题是非常重要的。数据科学项目的进程第一且最重要的一步便是确定问题之所在。优秀的数据科学家是一群好奇心强的人，会通过诸多的问题来明确业务的需求。
4、是数据采集，搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集， 后来被老大训了一顿）。
5、数据科学过程：包括原始数据采集，数据预处理和清洗，数据探索式分析，数据计算建模，数据可视化和报表，数据产品和决策支持等。就业方向：分析类岗位 分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法，进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。
应用场景不同不好比较。一般storm拿来做实时流数据的需求，而spark更适合拿来做离线数据分析。hadoop是生态圈，这里就假设你问的是hadoop核心计算框架mr.sprak和mr都适合拿来做离线数据分析，spark是快启动，在数据量不是非常大的时候（TB级别），spark有较明显的优势。
Storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。hadoop是实现了mapreduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。
Storm和Spark各有优势，无法简单地判断哪个更好。答案：Storm和Spark都是大数据处理工具，各有其特点和优势。解释： Storm的特点和优势：Storm是一个分布式实时计算系统，主要用于处理大数据流。它的主要优势是处理速度快，可以实时地对数据进行处理和分析。
1、大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行，如传感器、网页抓取、日志记录等。
2、大数据处理过程一把包括四个步骤，分别是 收集数据、有目的的收集数据 处理数据、将收集的数据加工处理 分类数据、将加工好的数据进行分类 画图（列表）最后将分类好的数据以图表的形式展现出来，更加的直观。
3、大数据处理过程包括：数据采集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用，具体如下：数据采集 大数据处理的第一步是从各种来源中抽取数据。这可能包括传感器、数据库、文件、网络等。这些来源可能是物理的设备，如传感器，或者是虚拟的，如网络数据。
