大数据处理的核心数据类型是结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指具有明确定义的数据结构，如关系型数据库中的数据。非结构化数据是指没有明确定义的数据结构，如文本、图片、音频和视频等。
在大数据处理过程中，结构化数据通常通过传统的数据库管理系统进行处理，而非结构化数据则需要使用特定的工具和技术进行处理。例如，对于文本数据，可以使用自然语言处理（NLP）技术进行分词、词性标注、命名实体识别等操作；对于图像和视频数据，可以使用图像识别和视频分析技术进行特征提取和目标检测；对于音频数据，可以使用音频信号处理和语音识别技术进行声音识别和情感分析。
除了上述技术和工具外，大数据处理还需要关注数据的存储和管理。传统的关系型数据库虽然能够处理结构化数据，但在处理非结构化数据时存在性能瓶颈。因此，许多大数据平台采用了分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）来存储非结构化数据，并使用MapReduce编程模型来处理大规模数据集。此外，为了提高数据处理的效率和准确性，还可以采用机器学习和深度学习等人工智能技术对数据进行分析和预测。
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