大数据的4V特征，即数据量（Volume）、数据多样性（Variety）、数据速度（Velocity）和数据真实性（Veracity），对大数据计算带来了重大的挑战和影响。
1. 数据量：随着互联网的发展，数据的产生速度越来越快，数据量也越来越大。这给大数据存储和处理带来了巨大的压力。传统的数据处理方式已经无法满足需求，需要采用更高效的大数据技术，如分布式计算、云计算等。
2. 数据多样性：大数据中的数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这给数据的存储、处理和分析带来了挑战。需要开发更灵活、更强大的数据存储和处理技术，如NoSQL数据库、分布式文件系统等。
3. 数据速度：大数据中的数据产生速度快，更新频繁。这对数据的实时处理和分析提出了更高的要求。需要采用更快速的数据处理技术，如流式处理、实时分析等。
4. 数据真实性：大数据中的数据可能存在错误、缺失或被篡改的情况。这会影响数据分析的结果，甚至可能导致错误的决策。因此，需要采用更可靠的数据验证和清洗技术，如数据校验、数据清洗等。
5. 数据安全：大数据中的数据可能涉及到用户的隐私和商业机密。如何保证数据的安全和隐私，是大数据计算面临的重要问题。需要采用更先进的数据加密、访问控制等技术，保护数据的安全。
6. 数据价值挖掘：大数据的价值在于其背后的信息和知识。如何从海量的数据中提取有价值的信息，是大数据计算面临的挑战。需要采用更智能的数据挖掘和分析技术，如机器学习、深度学习等，提高数据的价值。
7. 数据治理：大数据的规模和复杂性使得数据治理变得困难。如何有效地管理和维护大量的数据，确保数据的质量和一致性，是大数据计算面临的问题。需要建立完善的数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等。
8. 数据可视化：大数据的处理结果往往需要通过图表等形式展示出来，以便用户理解和使用。如何将复杂的数据以直观的方式展示出来，是大数据计算面临的问题。需要采用更先进的数据可视化技术，如交互式图表、数据地图等。
总之，大数据的4V特征对大数据计算带来了巨大的挑战和影响。只有不断探索和创新，才能应对这些挑战，推动大数据技术的发展和应用。
