数据与大数据的数据类型具有以下特点：
1. 多样性：大数据涵盖了各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据通常以表格形式存储，如CSV文件；半结构化数据包含结构化数据和非结构化数据，如JSON文件；非结构化数据则没有固定的格式，如文本、图片、音频和视频等。
2. 海量性：大数据的规模非常庞大，通常需要使用分布式计算和存储技术来处理。例如，社交媒体平台每天产生的数据量可能达到数十亿条记录。
3. 实时性：大数据往往需要实时或近实时处理，以便及时获取有用的信息。例如，金融交易系统需要实时监控市场行情，以便快速做出决策。
4. 高维性：大数据通常具有高维特征，即数据维度较高。例如，在图像识别领域，一张图片可能包含数千个像素点，每个像素点又包含数百个颜色通道。
5. 动态性：大数据通常是动态变化的，数据源不断产生新的数据。例如，在线广告系统中，用户的行为数据会随着时间不断变化。
6. 可扩展性：大数据处理系统需要具备良好的可扩展性，以便应对不断增长的数据量。例如，Hadoop分布式文件系统（HDFS）可以水平扩展，以支持大规模的数据存储和处理。
7. 高性能：大数据处理系统需要具备高效的数据处理能力，以实现实时或近实时的数据分析。例如，Apache Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，可以提供高吞吐量的数据处理能力。
8. 可靠性：大数据处理系统需要保证数据的可靠性和一致性，以确保分析结果的准确性。例如，HBase是一个分布式数据库，可以提供高可用性和数据一致性。
9. 安全性：大数据处理系统需要确保数据的安全性，防止数据泄露和篡改。例如，Kafka是一种分布式消息队列，可以实现数据的可靠传输和加密存储。
10. 可解释性：大数据处理系统需要具备一定的可解释性，以便用户理解和分析数据。例如，Spark MLlib提供了机器学习算法的可视化工具，使得用户能够轻松理解模型的结构和参数。
总之，数据与大数据的数据类型具有多样性、海量性、实时性、高维性、动态性、可扩展性、高性能、可靠性、安全性和可解释性等特点。这些特点使得大数据处理技术不断发展和完善，为各行各业提供了强大的数据支持和决策依据。
