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Big data can be characterized by 3Vs: the extreme volume of data, the wide variety of types of data and the velocity at which the data must be processed.

빅 데이터는 3V로 특징 지울 수 있다 : 극도의 데이터 양, 데이터 유형의 폭넓은 다양성과 데이터가 처리되어야 하는 속도 

 Although big data doesn't refer to any specific quantity, the term is often used when speaking about petabytes and exabytes of data, much of which cannot be integrated easily.

빅 데이터가 어떤 특정량을 가리키고 있지 않음에도 불구하고, 이 용어는 종종 페타바이트와 엑사바이트의 데이터에 대해 언급할 때 사용되는데 그것들 중 대다수는 쉽게 통합될 수 없다.  

Because big data takes too much time and costs too much money to load into a traditional relational database for analysis, new approaches to storing and analyzing data have emerged that rely less on data schema and data quality. 

분석을 위해 전통적인 관계형 데이터베이스 안으로 로딩하는 데 빅 데이터는 너무 많은 시간이 걸리고, 너무 많은 비용이 들기 때문에, 데이터를 저장하고 분석하기 위한 새로운 접근법-데이터 개요와 데이터 품질에 덜 의존하는-이 생겨나고 있다. 

Instead, raw data with extended metadata is aggregated in a data lake and machine learning and artificial intelligence (AI) programs use complex algorithms to look for repeatable patterns.

대신에 확장된 메타데이터를 가지고 있는 원 데이터는 데이터 레이크 안으로 총합되고, 머신 러닝과 인공 지능(AI) 프로그램은 반복되는 패턴을 찾기 위해 복잡한 알로리즘을 사용한다. 

Big data analytics is often associated with cloud computing because the analysis of large data sets in real-time requires a platform like Hadoop to store large data sets across a distributed cluster and MapReduce to coordinate, combine and process data from multiple sources.

빅 데이터 분석학은 종종 클라우드 컴퓨팅과 연관되는데, 왜냐하면 실시간 대형 데이터 조합의 분석은, 다수 데이터원로부터 나온 데이터들을 조직화하고, 결합하고, 처리하기 위한 분산 클러스터와 MapReduce에 전체에 걸쳐 대형 데이터를 저장하기 위해 Hadoop와 같은 플랫폼을 필요로 하기 때문이다.