大数据的三种结构类型是：数据仓库、数据湖和实时流处理。
1. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一种用于存储和管理历史数据的系统，它提供了一种结构化的方式来存储、查询和分析大量数据。数据仓库通常包含一个中央数据库，其中的数据经过清洗、转换和集成，以满足业务需求。数据仓库的主要优点是能够提供一致的数据视图，以便用户能够从不同的角度分析和理解数据。然而，数据仓库的缺点是其处理速度较慢，因为它需要将数据加载到内存中进行处理。
2. 数据湖（Data Lake）：数据湖是一种用于存储原始数据的系统，它允许用户以任何格式存储数据。数据湖的主要优点是可以存储大量的原始数据，而无需进行预处理或转换。这使得数据湖非常适合于处理大规模数据集，例如社交媒体数据、传感器数据等。然而，数据湖的缺点是其处理速度较慢，因为它需要对数据进行分布式处理。
3. 实时流处理（Real-time Stream Processing）：实时流处理是一种用于处理实时数据流的系统，它允许用户在数据生成时立即进行分析和处理。实时流处理的主要优点是可以实时地响应数据变化，从而提高决策的速度和准确性。然而，实时流处理的缺点是其处理速度较慢，因为它需要对数据进行分布式处理。
总之，大数据的三种结构类型各有优缺点，适用于不同的应用场景。数据仓库适用于需要长期存储和分析的历史数据，数据湖适用于存储原始数据，而实时流处理适用于处理实时数据流。
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