大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量，以存储、运算、展现作为目的，集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘、应用接口等为一体的平台。大数据平台搭建是为了实现数据价值化。

大数据平台具有以下主要特点：

1、高度可扩展性

大数据平台必须能够处理大规模的数据，因此具有高度可扩展性是关键特点之一。这意味着它可以通过增加硬件资源或节点来应对不断增长的数据量。

2、多样化数据处理

大数据平台可以处理各种类型的数据，包括结构化数据(如关系数据库中的数据)、半结构化数据(如XML和JSON文档)和非结构化数据(如文本、图像和视频文件)。

3、数据存储

大数据平台提供分布式数据存储系统，允许数据在多个节点上分散存储，以确保可靠性和容错性。常见的存储系统包括Hadoop HDFS、Amazon S3等。

4、数据处理框架

大数据平台通常集成了多种数据处理框架，如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink等，用于批量处理、流式处理和机器学习等不同类型的数据处理任务。

5、数据分析工具

大数据平台通常提供数据分析工具和可视化工具，用于探索和分析数据、生成报告以及可视化数据结果。

6、安全性和隐私保护

考虑到大数据中可能包含敏感信息，大数据平台需要提供强大的安全性和隐私保护措施，以确保数据的机密性和完整性。

7、高性能计算

大数据平台通常构建在分布式计算框架之上，能够充分利用集群中的多个计算节点，以实现高性能的数据处理和分析。

8、实时数据处理

随着实时数据变得越来越重要，许多大数据平台也包括流式处理组件，以支持对实时数据的处理和分析。

总之，大数据平台是一个综合性的解决方案，用于有效地管理和分析大规模数据，以支持企业和组织在数据驱动的决策和创新方面取得成功。这些平台的特点包括可扩展性、多样化数据处理、分布式数据存储和处理、安全性和隐私保护、高性能计算以及实时数据处理等。