一、从类别上看，大数据的种类？

大数据的种类主要包括以下几种：

1. 结构化数据：具有明确的格式和结构，例如关系型数据库中的表格数据，字段定义清晰，数据排列规整，易于存储、查询和处理。

2. 非结构化数据：没有固定的结构，如文本、图像、音频、视频等。这类数据难以用传统的数据库表格形式来表示和处理。

3. 半结构化数据：具有一定的结构，但结构不规则或不完整。例如 XML、JSON 格式的数据，其包含了一些标签或键值对来提供一定的结构信息，但不如结构化数据那么严格。

另外，根据数据的来源和应用领域，还可以分为以下类别：

1. 社交媒体数据：来自社交平台的用户生成内容，如微博、微信、Facebook 等上的文字、图片、视频等。

2. 物联网数据：由各类物联网设备收集产生，如传感器数据、智能家电数据、工业设备数据等。

3. 金融交易数据：包括银行交易、证券交易、保险业务等产生的数据。

4. 医疗健康数据：如电子病历、医学影像、基因数据等。

5. 电商数据：关于消费者的购买行为、商品评价、库存信息等。

这些不同类别的大数据具有各自的特点和处理需求，需要采用相应的技术和方法来进行存储、管理和分析。

二、大数据存储数据库分为哪三个类型？

大数据存储数据库通常分为以下三个类型：

1. 关系型数据库：如 Oracle、MySQL 和 SQL Server 等。关系型数据库以表格的形式存储数据，并使用 SQL（结构化查询语言）进行数据的查询和管理。

2. 非关系型数据库（NoSQL 数据库）：与关系型数据库不同，NoSQL 数据库不需要固定的数据结构，更适合处理大量、快速变化的数据。常见的 NoSQL 数据库包括 MongoDB、Redis 和 Cassandra 等。

3. 分布式数据库：如 Apache HBase 和 Cassandra 等，它们将数据分散存储在多台计算机上，以提高数据处理能力和容错性。

在选择数据库时，需要根据具体的应用场景和需求来决定。不同类型的数据库各有优缺点，需要综合考虑数据量、读写性能、数据结构等因素。

三、大数据的内涵？

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

四、什么是大数据？

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。

大数据是一个抽象的概念，对当前无论是企业还是政府、高校等单位面临的数据无法存储、无法计算的状态。推荐去北京尚学堂学习，十五年了，线上学习品牌是百战程序员，在职在校的都可以提升学习，当下最新的项目实操供你学习，周期不长，学习效率很高。大数据，在于海量，单机