大数据监控是指使用大数据技术对数据进行收集、处理和分析，以实现对系统或应用的实时监控和预警。大数据监控具有以下特点：
1. 海量性：大数据监控需要处理的数据量非常庞大，通常包括结构化数据和非结构化数据。这些数据可能来自各种来源，如传感器、日志文件、社交媒体等。
2. 高速度：大数据监控需要实时或近实时地处理和分析数据，以便及时发现和响应潜在的问题。这要求监控系统能够快速地从数据源中提取信息并进行处理。
3. 多样性：大数据监控需要处理的数据类型非常多样，包括文本、图像、音频、视频等。这些数据可能需要使用不同的工具和技术进行处理和分析。
4. 复杂性：大数据监控面临的挑战之一是数据的复杂性。数据可能包含大量的噪声、缺失值、异常值和重复项，这些都可能影响数据分析的结果。
5. 实时性：大数据监控需要实时或近实时地处理和分析数据，以便及时发现和响应潜在的问题。这要求监控系统能够实时地从数据源中提取信息并进行处理。
大数据监控的核心特点与应用优势主要体现在以下几个方面：
1. 实时监控：大数据监控可以实现对系统或应用的实时监控，以便及时发现和响应潜在问题。这有助于降低风险、提高效率和保障业务连续性。
2. 预警功能：大数据监控可以设置预警规则，当数据达到特定阈值时，系统会自动发出预警通知。这有助于提前发现和解决问题，避免造成更大的损失。
3. 可视化展示：大数据监控可以将数据以图表、报告等形式直观地展示给用户，方便用户了解系统的运行状况和性能指标。
4. 自动化分析：大数据监控可以利用机器学习、人工智能等技术对数据进行自动分析和挖掘，从而发现数据中的规律和模式，为决策提供支持。
5. 可扩展性：大数据监控可以根据需求灵活地扩展监控范围和深度，满足不同场景下的需求。
总之，大数据监控具有海量性、高速度、多样性、复杂性和实时性等特点，其核心特点与应用优势主要体现在实时监控、预警功能、可视化展示、自动化分析和可扩展性等方面。通过大数据监控，可以有效地提高企业或组织的运营效率、降低风险和保障业务连续性。
