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，如表格、数据库中的记录等。非结构化数据是指没有明确定义的数据，如文本、图片、音频、视频等。
结构化数据是大数据处理的基础，因为它们可以被计算机程序理解和处理。常见的结构化数据类型包括：
1. 数字：整数、浮点数、布尔值等。
2. 字符串：文本、字母、数字等。
3. 日期和时间：年、月、日、小时、分钟、秒等。
4. 地理信息：经纬度坐标、地址等。
5. 关系数据：表格、数据库中的记录等。
非结构化数据是大数据的重要组成部分，因为它们包含了丰富的信息和知识。常见的非结构化数据类型包括：
1. 文本：文章、博客、评论等。
2. 图片：JPEG、PNG、GIF等格式的图片。
3. 音频：MP3、WAV等格式的音频文件。
4. 视频：MP4、AVI等格式的视频文件。
5. 网页：HTML、XML等格式的网页内容。
6. 传感器数据：温度、湿度、压力等传感器采集的数据。
7. 社交媒体数据：微博、微信、Facebook等社交媒体上的帖子、评论等。
8. 日志数据：服务器日志、用户行为日志等。
在大数据处理过程中，我们需要对结构化数据和非结构化数据进行分类、清洗、转换和整合，以便更好地挖掘其中的价值。例如，我们可以使用自然语言处理技术对文本数据进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，以便提取其中的关键词和主题；我们可以使用图像识别技术对图片数据进行特征提取、分类和识别等操作，以便获取图片中的内容；我们还可以对传感器数据进行实时监测和分析，以便了解环境变化和设备状态。
总之，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。通过对这些数据的分类、清洗、转换和整合，我们可以更好地挖掘其中的价值，为决策提供支持和指导。
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