大数据技术与应用的特点主要体现在以下几个方面：
1. 数据量大：大数据技术的核心在于处理和分析海量的数据，这些数据可能来自各种来源，如社交媒体、传感器、日志文件等。大数据技术需要能够有效地存储、处理和分析这些庞大的数据集。
2. 数据多样性：大数据通常包含多种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML文档）和非结构化数据（如文本、图片、视频等）。大数据技术需要能够处理和分析这些不同类型的数据。
3. 实时性：随着互联网的发展，数据的生成速度越来越快，对数据的实时处理和分析需求越来越高。大数据技术需要能够提供实时或近实时的数据查询和分析服务，以满足用户对实时信息的需求。
4. 高维性：大数据通常具有高维性，即数据维度很高。大数据技术需要能够有效地处理和分析高维数据，如高维空间、高维时间序列等。
5. 复杂性：大数据通常包含复杂的关系和模式，需要通过机器学习、深度学习等方法进行挖掘和分析。大数据技术需要具备强大的数据处理和分析能力，以便从复杂的数据中提取有价值的信息。
6. 可扩展性：大数据技术需要能够处理大规模的数据集，并且随着数据量的增加，系统的性能和稳定性不会受到影响。大数据技术需要具备良好的可扩展性，以便在分布式计算环境中高效地处理和分析数据。
7. 安全性：大数据技术需要保证数据的安全性和隐私性。在处理和分析数据时，需要采取相应的安全措施，防止数据泄露、篡改和滥用。
8. 智能化：大数据技术需要具备一定程度的智能化，能够自动发现数据中的规律和模式，从而为决策提供支持。大数据技术需要具备机器学习、自然语言处理等智能化能力，以便从大量数据中提取有价值的信息。
9. 可视化：大数据技术需要提供可视化工具，以便用户直观地了解数据的特点和规律。可视化工具可以帮助用户更好地理解数据，从而做出更明智的决策。
10. 成本效益：大数据技术需要具备较低的成本效益，以便在实际应用中推广和应用。大数据技术需要降低数据处理和分析的成本，提高系统的性价比。
总之，大数据技术与应用的特点主要包括数据量大、数据多样性、实时性、高维性、复杂性、可扩展性、安全性、智能化、可视化和成本效益等方面。这些特点使得大数据技术在各个领域得到了广泛的应用，为人类社会的发展提供了有力的支持。
