程序员所讨论的大数据，通常指的是 大规模、复杂、高增长率和多样化的数据集合。这些数据集合的大小远远超过了传统数据库软件和工具的处理能力，需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。具体来说，大数据的特点通常包括“4V”：
Volume（海量）：
数据量从TB到PB级别，甚至更多。
Velocity（高速）：
数据生成和流动的速度非常快。
Variety（多样）：
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。
Value（价值）：
尽管数据量巨大，但从中提取有价值的信息和洞察力是大数据的核心目标。
在编程领域，大数据涉及数据的采集、存储、清洗、处理、分析和可视化等方面的工作。程序员使用专门的技术和方法来处理这些数据，以获得有用的信息和洞察力。例如，分布式文件系统（如Hadoop Distributed File System, HDFS）常被用于存储大规模数据集，而PySpark等大数据处理框架则可以帮助程序员更高效地分析和处理这些数据。