大数据结构类型,数据结构类型不包括

这种多样性还允许将数据分为结构化数据和非结构化数据。大数据的结构层次？大数据分析数据的类型有哪些？大数据类型大数据要分析的数据类型主要有四类:1，TRANSACTIONDATA大数据平台可以获取更大时间跨度的结构化交易数据，从而可以分析更大范围的交易数据，不仅包括类型。

数据源:所有的大数据架构都是从源代码开始的。这可以包括来自数据库的数据、来自实时源(如物联网设备)的数据以及从应用程序生成的静态文件(如Windows日志)。实时消息接收:如果有实时源，需要在架构中构建一种机制来接收数据。数据存储:公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般来说，数据会存储在一个数据湖中，这是一个大型的非结构化数据库，可以很容易地扩展。

这是因为批处理可以用来有效处理大量数据，而实时数据需要立即处理才能带来价值。批处理涉及长时间运行的作业，用于筛选、聚合和准备数据以供分析。分析数据存储:待分析的数据准备好后，需要放在一个地方，方便整个数据集的分析。分析数据存储的必要性是公司的所有数据都聚集在一个地方，所以它的分析会是全面的，优化的是分析而不是交易。

大数据时代的三种存储架构_数据分析师考试大数据时代，移动互联网、社交网络、数据分析、云服务等应用的快速普及，对数据中心提出了革命性的需求，存储基础设施成为IT核心之一。政府、军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广播电视等领域的新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。

传统的数据中心在性能、效率、投资收益、安全性等方面远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新的大数据处理中心来支撑。新型大数据中心除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能外，还需要虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特性，以满足具有大数据特性的应用需求。这些前所未有的需求给存储系统的架构和功能带来了前所未有的变化。

按照数据结构的分类，可以分为结构化数据(表格)、非结构化数据(视频、音频、图像)和半结构化数据(如模型文档)。根据应用场景，可以分为工业数据和消费数据两大类。工业数据主要指来自R