大数据的数据结构主要有以下三种形式：
1. 键值对（Key-Value）结构：这种数据结构是最常见的一种，它使用键值对来存储和管理数据。键值对是一种简单的数据结构，其中每个键对应一个值。在键值对中，键是唯一的，而值可以是任何类型的数据。这种结构适用于存储大量的、结构化的数据，如文本、图片、音频等。
2. 哈希表（Hash Table）：哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，它将键映射到表中的某个位置。哈希表的主要优点是查找速度快，因为哈希函数可以将键均匀地分布在表中。然而，哈希表的缺点是插入和删除操作可能会引起冲突，导致性能下降。因此，哈希表通常用于存储大量、频繁访问的数据，如用户信息、订单记录等。
3. 树形结构（Tree）：树形结构是一种层次化的数据结构，它可以表示为一个节点的集合，每个节点可以包含子节点。树形结构的主要优点是可以方便地进行数据的查询和更新操作。常见的树形结构有二叉树、B树、B+树等。这些结构适用于存储具有层次关系的数据，如文件系统、数据库等。
除了这三种基本的数据结构外，还有一些其他的大数据数据结构，如图（Graph）、社交网络（Social Network）、网络流（Network Flow）等。这些数据结构可以根据具体的应用场景进行选择和组合，以满足不同的需求。
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