大数据的数据结构主要有以下三种：
1. 键值对（Key-Value）结构：这种数据结构是一种常见的数据存储方式，它将数据存储在键值对中。键是数据的标识符，值是与键相关联的数据。例如，在Redis数据库中，每个键都有一个与之关联的值。键值对结构适用于存储大量的键值对数据，如用户信息、商品信息等。
2. 区间树（Interval Tree）结构：区间树是一种用于处理时间序列数据的数据结构，它可以有效地处理连续的时间点。区间树将时间点划分为区间，并将区间内的数据存储在一个有序的树状结构中。这种结构适用于处理具有时间属性的数据，如股票价格、天气数据等。
3. 图（Graph）结构：图是一种表示节点和边的数据结构，可以表示为有向图或无向图。图结构适用于处理复杂的关系网络数据，如社交网络、推荐系统等。在图结构中，节点表示实体，边表示实体之间的关系。例如，在社交网络中，节点可以是用户，边可以是用户之间的好友关系。
这三种数据结构各有优缺点，适用于不同的应用场景。键值对结构适用于存储大量简单的键值对数据，区间树结构适用于处理具有时间属性的数据，而图结构则适用于处理复杂的关系网络数据。在实际使用中，可以根据具体需求选择合适的数据结构来存储和处理大数据。
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