在大数据领域，数据结构是指用于组织和存储大规模数据的方式和方法。以下是大数据常用的数据结构：
数组（Array）：数组是一种线性数据结构，用于存储相同类型的数据元素。在大数据处理中，数组通常用于存储一维或多维的数据集合。
链表（Linked List）：链表是一种非连续存储的数据结构，由节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表在大数据处理中常用于构建数据流和图结构。
树（Tree）：树是一种层次结构的数据结构，包括二叉树、平衡树、B树等。在大数据处理中，树结构常用于构建索引和优化查询。
图（Graph）：图是由节点和边组成的数据结构，用于表示实体之间的关系。在大数据处理中，图结构常用于社交网络分析、推荐系统等。
哈希表（Hash Table）：哈希表是一种通过哈希函数将键映射到值的数据结构，用于快速查找和插入数据。在大数据处理中，哈希表常用于分布式存储和数据去重。
堆（Heap）：堆是一种特殊的树结构，包括最大堆和最小堆。在大数据处理中，堆常用于优先队列和排序算法。
队列（Queue）：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，用于数据的排队和调度。在大数据处理中，队列常用于任务调度和消息传递。
栈（Stack）：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，用于数据的临时存储和回溯。在大数据处理中，栈常用于递归算法和表达式求值。
以上是大数据常用的数据结构，不同的数据结构适用于不同的场景和问题，选择合适的数据结构可以提高数据处理效率和性能。
