大数据的获取特点有以下几个方面：
1. 数据量大：大数据通常是指数据量非常庞大的数据集，这些数据集可能包含数十亿、数百亿甚至数千亿的数据点。
2. 数据种类多：大数据的数据来源非常广泛，包括社交媒体、电子商务、医疗保健、金融、科学研究等多个领域的数据，数据类型也多种多样，包括结构化数据、非结构化数据、文本数据、图像数据、音频数据等。
3. 数据速度快：大数据的数据产生速度非常快，可能每秒钟都会产生大量的数据，这对数据的实时处理和分析提出了更高的要求。
4. 数据价值高：大数据中蕴含着大量的有价值的信息，通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现数据中的规律和趋势，为企业和组织提供决策支持和业务创新的机会。
大数据的 4V 特征分别是：
1. 数据量大（Volume）：大数据通常包含海量的数据，这些数据的数量级通常是传统数据集的数倍、数十倍甚至数百倍。
2. 数据种类多（Variety）：大数据包含了多种不同类型的数据，如结构化数据、非结构化数据、文本数据、图像数据、音频数据等。
3. 数据速度快（Velocity）：大数据的数据产生速度非常快，可能每秒钟都会产生大量的数据，这对数据的实时处理和分析提出了更高的要求。
4. 数据价值高（Value）：大数据中蕴含着大量的有价值的信息，通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现数据中的规律和趋势，为企业和组织提供决策支持和业务创新的机会。
大数据的获取特点包括数据量大、多样性、高速度和价值密度低。数据量大指数据规模庞大，难以通过传统手段进行处理和分析；多样性指数据来源、格式、类型等多样，需要考虑如何整合和统一；高速度指数据产生和流动的速度非常快，需要及时采集和处理；价值密度低指在大量数据中寻找有价值的信息需要耗费大量时间和资源。
4V特征分别是Volume（数据量）、Variety（多样性）、Velocity（速度）和Value（价值）。Volume指数据的规模和数量，Variety指数据的来源、格式和类型的多样性，Velocity指数据产生和流动的速度，Value指数据所带来的价值和意义。这四个特征是大数据的核心特点，对于大数据的获取、处理和分析都有着重要的意义。
